标签: LLM

Spring之父再次出山,开发了新的AI框架!

Spring之父再次出山,开发了新的AI框架!

Spring 框架之父 Rod Johnson 在 2026 年推出面向企业 AI Agent 的开源 JVM 框架 Embabel,核心是用确定性规划算法(GOAP)让不可控的大模型在企业业务系统中稳定工作。这个框架已于 2026 年 7 月 20 日发布 1.0.0 GA 版本,值得所有做 Java/Ko…

YouTuber Hank Green 称自己的 AI 使用“不健康

YouTuber Hank Green 称自己的 AI 使用“不健康

拥有320万订阅者的美国YouTuber Hank Green因视频脚本被观众怀疑由AI代写而公开道歉,并承认自己与ChatGPT等大模型互动已成瘾,称这种使用方式“不健康”。这件事把创作者使用AI辅助创作时面临的透明度、创作身份和成瘾风险摆到了台面上。

应聘 AI Agent 工程师,面试官问了一个这样的问题,我刚好做过,如图。 问:在 LLM 流式输出模式下,如何最大限度的保证 UI 渲染的性能? 核心是别让 UI 做蠢事: 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点,或按节流窗口批量刷新。否则输出越长,每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等,可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token…

应聘 AI Agent 工程师,面试官问了一个这样的问题,我刚好做过,如图。 问:在 LLM 流式输出模式下,如何最大限度的保证 UI 渲染的性能? 核心是别让 UI 做蠢事: 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点,或按节流窗口批量刷新。否则输出越长,每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等,可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token…

一位工程师在 X 上分享了面试 AI Agent 工程师时关于 LLM 流式输出 UI 渲染性能的回答,核心思路不是“更快地重绘”,而是“少重绘、轻节点、按需交互”。这类实践正在成为大模型应用前端开发的通用经验。

在 AI 时代,尤其是LLM与DRL爆发的今天,运筹学、管理科学、系统分析与决策科学不仅没有被传统机器学习取代,反而迎来了第二次范式革命。 纯粹基于数据驱动的深度学习模型在应对严格约束时,往往表现出不稳定性或产生幻觉。而现代 AI 系统,正在演变为 LLM、DRL外加运筹优化算法的双层混合架构。 AI 正在重构运筹学求解器内部的核心算子。例如利用强化学习自动选择割平面策略,或在分支定界树中预测分支变量,使大规模 NP-Hard 问题的…

在 AI 时代,尤其是LLM与DRL爆发的今天,运筹学、管理科学、系统分析与决策科学不仅没有被传统机器学习取代,反而迎来了第二次范式革命。 纯粹基于数据驱动的深度学习模型在应对严格约束时,往往表现出不稳定性或产生幻觉。而现代 AI 系统,正在演变为 LLM、DRL外加运筹优化算法的双层混合架构。 AI 正在重构运筹学求解器内部的核心算子。例如利用强化学习自动选择割平面策略,或在分支定界树中预测分支变量,使大规模 NP-Hard 问题的…

行业观点认为,运筹学与决策科学正在重回 AI 舞台中心,与 LLM、强化学习组成“双层混合架构”,用来解决纯数据驱动模型在硬约束下不稳定、易幻觉的问题。这个判断若成立,未来 AI 系统的设计重心将从“参数规模”转向“约束下的最优决策”。