第一章：微服务部署的挑战与Docker化转型在现代软件架构演进过程中，微服务因其高内聚、低耦合的特性被广泛采用。然而，随着服务数量的增长，传统部署方式暴露出环境不一致、依赖冲突、部署效率低下等问题。开发人员常遇到“在我机器…

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在人工智能领域，如何有效结合大型语言模型（LLM）的常识性知识与特定的专有数据，一直是业界探索的热点。微调（Fine-tuning）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG&am…

开发者如何接入VibeThinker-1.5B？API文档获取途径 在当前大模型“军备竞赛”愈演愈烈的背景下，动辄千亿参数、耗资数百万美元训练的通用模型似乎成了行业标配。然而，对于大多数个人开发者或中小型团队而言，这类庞然大物不仅难以部…

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如何激活小模型的强推理能力？深度解析 VibeThinker-1.5B 的系统提示词调用艺术 在当前大模型动辄数百亿、数千亿参数的时代，一个仅含15亿参数的小型语言模型竟能在数学与算法推理任务中击败比它大上百倍的对手——这听起来像天方夜谭，但 Vib…

在自动化测试中，Flaky测试指那些在相同输入和环境条件下，时而通过时而失败的测试用例。它们像“幽灵”一样困扰着测试团队：一次运行中测试绿灯通过，下一次却无故失败，导致CI/CD流水线中断、团队时间浪费，甚…