在准备基于PLC的毕业设计时，很多同学可能会发现，程序跑起来后总觉得“有点卡”，或者明明逻辑很简单，CPU负载却很高。这些问题往往不是硬件性能不足，而是程序设计时缺乏对效率的系统性考量。今天，我们就来深…

最近在做一个智能客服系统的重构项目，之前的老系统一到活动大促就“罢工”，响应慢、扩容难，人工坐席压力山大。经过一番折腾，我们最终基于扣子空间平台，搭建了一套能扛住高并发的智能客服系统，峰值QPS稳定在…

OpenClaw 极致精细化技术改造方案 （多智能体并行三级KV Cache记忆压缩去重RAG热加载 工程级落地版） 本方案100%可工程化、可直接开发、可上线验证，无玄学、无虚标，全部基于LLM推理优化、Agent架构、向量检索、缓存系统的工业级标准…

最近在帮学弟学妹们看毕设选题，发现一个挺普遍的现象：很多同学一开始雄心勃勃，选了“基于深度学习的XX系统”或者“区块链XX应用”，结果中期答辩时，要么还在配环境，要么被各种依赖冲突搞得焦头烂额&#xf…

ChatGPT for Good? 大语言模型在AI辅助开发中的机遇与挑战 近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到软件开发的各个环节。从最初的代码片段补全，到如今能够参与需求分析、架构设计、代码生成、测试乃至…

生成式AI与大语言模型应用策略变更：企业级实战指南与架构演进 随着生成式AI与大语言模型（LLM）从技术尝鲜走向规模化应用，许多企业正面临一个共同的困境：最初的“快速接入、快速验证”模式，在业务量增长后&…

最近在项目中需要集成一个文本转语音（TTS）服务，经过一番调研，最终选择了 ChatTTS。它生成的声音自然度相当不错，但部署过程却让我踩了不少坑。传统的本地部署方式，光是处理 Python 版本、CUDA 驱动、各种依…

在智能客服系统的开发过程中，标注环节往往是决定模型最终性能上限的关键，却也常常是效率最低、问题最多的“瓶颈”地带。很多团队投入了大量人力，但产出的标注数据质量参差不齐，模型迭代速度缓慢。今天，我们就来深入聊…