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【AI云原生】1、Function Calling：大模型幻觉破解与Agent底层架构全指南（附Go+Python实战代码）》

引言：大模型的"致命短板"与Function Calling的诞生当我们向大模型提问"2024年诺贝尔物理学奖得主是谁"时，它可能会自信地给出一个不存在的名字；当计算"12345×67890"时，它可能返回一个看似合理却错误的结果——这就是大模型的"幻觉"问题，也是制约其在专业领域应用的核心瓶颈。大模型为何会产生幻觉？根本原因有两点：一是训练数据的局限性，模型无法覆盖实时更新的信息（如最新奖项、

人工智能 2025年08月23日 113 点赞 0 评论 2639 浏览

@Scheduled定时器原理（以及@RefreshScope 相互影响）

1.ScheduledAnnotationBeanPostProcessor @EnableScheduling @Import(SchedulingConfiguration.class) 注册了ScheduledAnnotationBeanPostProcessor @RestController @RefreshScope //动态感知修改后的值 public class

人工智能 2025年05月02日 137 点赞 0 评论 2659 浏览

【AI工具】使用 Doubao-Seed-Code 优化 Unity 编辑器插件：从功能实现到界面美化的完整实践

为什么选择Doubao-Seed-Code关键特性：作为国内首个具备视觉理解能力的编程模型，Doubao-Seed-Code 在以下几个关键方面表现出色： 视觉理解能力：能够直接理解界面截图，提供针对性的优化建议 代码生成质量：针对复杂的编辑器扩展代码有很好的生成能力 上下文理解：能够理解

人工智能 2025年12月10日 133 点赞 0 评论 2660 浏览

R语言-超大型数据框与稀疏矩阵的切片-处理as.matrix方法的“problem too large”异常

单细胞组学数据分析接触到的项目大都使用平面文件(rds,txt,tsv,csv,mtx)进行数据存储。有时候，我们会操作相当大的平面文件，而超大型的数据集如（一个包含约 100 万个细胞和约 3 万个基因的表达矩阵）在进行数据类型转换等处理的时候会遇到异常Error in asMethod(object) : Cholmod error 'problem too large'，指的是其中 as.

人工智能 2025年08月22日 32 点赞 0 评论 2675 浏览

打造个人品牌三个快速破圈的方法

个人品牌3个破圈的方法： 1、不断输出 不断地输出内容、资源、能力、技能等，因为只有不断向外输出才会吸引志同道合的人······ 2、真诚利他、主动合作 你要积极地去创造价值，学会价值互换，才会越合作越赚钱······ 3、为价值买单 有用的价值：往往三言两语带你走出弯路（有些真理都在言语当中）······ 无用的价值：就是给你无用的课程让你自己去学（什么也不说什么也不教）······

人工智能 2025年04月13日 85 点赞 0 评论 2684 浏览

一文讲完random：python中的随机模块

我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作，比如随机生成某个值，对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库，可以实现常用的随机算法。 安装：pip install random 一：生成随机的数字 0~1之间的随机小数（float）：random.random() a~b之间的随机小数（float）：random.uniform(a, b) [a, b)之

人工智能 2025年08月02日 150 点赞 0 评论 2684 浏览

量纲化处理

在实际研究中，不同的变量单位不同，数值差异极大。例如100g和1m等。 因此有时需要对数据进行去量纲，所谓的去量纲就是‘去掉’单位对数值的影响。但是量纲化有很多种方式，但具体应该使用哪一种方式，并没有固定的标准，而应该结合数据情况或者研究算法，选择最适合的量纲化处理方式，SPSSAU共提供12种量纲化处理方法，下面进行说明。 一、利用SPSSAU进行量纲化操作 量纲化处理应该

人工智能 2025年06月09日 168 点赞 0 评论 2697 浏览

（DB-GPT） AI直接查询数据库！！手把手教你搭建属于自己的数据分析助手

🤖️ DB-GPT简介（转自官网#xff09;DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架(AI Native Data App Development framework with AWEL(Agentic Workflow Expression Language) and Agents)。 目的是构建大模型领域的基

人工智能 2025年07月21日 139 点赞 0 评论 2700 浏览

大模型选型“炼狱”与终结：一份来自普通开发者的AI Ping深度评测报告

在人工智能应用开发的浪潮中，每一位开发者或许都经历过相似的“启蒙时刻”：初次调用大模型API，看到屏幕上流畅涌现出精准答案时的兴奋。然而，当兴奋褪去，真正将大模型集成到生产环境时，一场更为严峻的考验才刚刚开始。这不再是关于模型能否回答“地球为什么是圆的”，而是关乎你的应用能否在真实的用户压力下&#xf

人工智能 2025年09月28日 180 点赞 0 评论 2701 浏览

AI浪潮涌，数据库“融合智能”奏响产业新乐章

一、场景重塑产业格局：数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联（IoT）、人工智能（AI）等技术的深度融合与快速落地，正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策，到海量物联网设备监控、

人工智能 2025年08月06日 64 点赞 0 评论 2702 浏览