随着大模型技术快速普及，AI医疗已经从实验室原型走向真实业务场景。辅助问诊、影像报告解读、电子病历摘要、临床科研问答，各类大模型医疗应用层出不穷。在医疗行业我们...

现在大模型应用开发已不再局限于简单调用ChatCompletion接口了。回想以前我们通过直接封装大模型API，写一堆提示词完成需求，构建初步应用，但随着应用程...

大家构建过RAG应该都会遇到，多数私有知识库、合同审查、设备运维类RAG项目均存在典型问题：测试干净文档效果优异，接入扫描件、多栏排版、复合表格等真实业务文档直...

本篇是「坤擎智能体·三端实战」系列第 1 篇，聚焦 Web 后台管理 + 聊天门户。 下一篇讲移动端（微信小程序 / App），再一篇讲 PC 桌面客户端。

假设一个场景："这个模型说支持 100 万上下文，那我是不是可以把整个项目代码都丢进去？"看了眼账单，没说话。所以我打算把"大模型是什么"这件事从头到尾讲一遍，...

现在打开各类AI产品，不管是通用大模型对话平台，还是嵌入业务系统的AI助手，最核心的用户体验就是对话式交互。和传统网页、APP的交互逻辑不同，AI对话没有固定的...

让大模型出一道初中数学题，三秒。题干、四个选项、标准答案、分步解析，一次成型，读起来无可挑剔。

大模型应用在本地测试效果亮眼，上线之后频繁出现输出不稳定、幻觉增多、响应超时、调用成本持续走高；优化提示词、微调权重之后，不经意间引发旧场景能力退化；用户真实问...

做 AI 教育产品，最容易走的一条路是：接一个最强的模型，所有地方都调它，前端加个聊天框。

回忆一下我们调用大模型的通用场景，首先把大模型当成传统确定性接口直接调用，写完 Prompt，调用API，拿到结果直接返回业务层。测试环境一切美好，上线之后各种...

我是老李，一个在深圳写了十多年 Java 的后端，最近两年主要在做对话与 Agent 类系统。我不太信「框架越多越好」，但我非常信一件事：选型阶段省下的半小时，...

传统软件的CI/CD大家都已经非常熟悉，写业务代码、提交代码后流水线自动做编译、单元测试、集成测试，通过之后直接部署上线，整个流程高度标准化。但当业务从普通后端...

现在大模型已经不再是单纯的Demo演示、学术实验，而是真正落地到智能客服、内容生成、代码辅助、数据分析、AI推理服务等核心业务场景。但很多团队在落地过程中，都会...

我们很多人都用过AI智能体，却始终搞不懂它到底是怎么自主干活的。为什么Agent能连续完成多步骤任务、中途暂停后能无缝续跑、出错了还能自动重试，甚至需要人工介入...

相信大家也一样，在刚接触大模型的时候，一听到微调就觉得很高深，好像只有算法专家才能玩明白。日常刷技术文章，会频繁看到SFT、无监督微调、继续预训练这些名词，很多...

我们日常应用的手机语音助手、智能车载交互、实时会议转写、客服语音机器人，都离不开一套靠谱的语音系统。语音交互不只是将说话转为文字，原理看似简单，但生产环境要面对...

做过大模型应用应该都非常清楚，模型调用其实很简单，但真正落地成可用、稳定、能迭代的AI产品难上加难。不少项目仅凭Prompt调试、简单工具调用搭建雏形，上线后频...

一句话结论：没有单项全胜的模型。读文献与综述用 GLM-5.2，复现与数据处理用 DeepSeek-V4-Pro，长文推理与成稿用 Kimi-K3， 而关键事实...