我用 Claude 深度调优 Nginx 的 TLS 会话复用与 OCSP Stapling

一、 痛点：跨国 HTTPS 链路下的“握手税”与隐形卡顿在面向亚太及全球跨国网络运营大流量资讯门户与企业服务时，首字节响应时间（TTFB, Time to First Byte） 是决定用户留存率和

Pydantic 校验通过不等于答案正确：如何识别 LLM 的语义错误

本地测试时，结构化输出最容易给人一种“问题已经解决”的错觉：模型返回 JSON，解析器没有报错，Pydantic 模型实例化成功，数据库也顺利写入。真正上线一段时间后，团队才发现其中有些记录虽然格式完

GPT-6 Astra 上手体验：如何让编码代理真正提速

GPT-6 Astra 是 OpenAI 新一代前沿模型。对我而言，尝试它的理由很直接：日常工作以编码为主，同时还包括浏览器操作、资料检索和仓库维护。新模型只有在这些真实工作流中表现更好，才有迁移价值

AI 结构化输出的隐形失败：合法 JSON 不等于正确数据

很多人接入 OpenAI 结构化输出（Structured Outputs）的体验是这样的：用 Pydantic 定义一个模型，把 response_format 指过去，模型就乖乖按字段返回，不再有

华为云联手 20 余家厂商！国产芯片攻克万亿级大模型训练

最近华为云在上海 INSPIRE 创想者大会的动作，直接把国产 AI 圈的热度拉满！一边拉着 20 多家头部模型厂商搞生态抱团，一边 CEO 公开唱反调不卷 Token，更狠的是国产昇腾芯片直接跑通万

不用 Claude Code，不花一分钱！教你用 Python + Ollama 写一个本地 AI

AI 的使用方式一直在变化,最开始大家习惯在网页里和 ChatGPT 对话；后来有了 Function Calling，AI 不再只是"聊天"，而是能够真正调用工具完成任务；再到现在，越来越多开发者开

中关村论坛提问小米大模型有什么优势，95后“天才少女”罗福莉，抛开小米我更想谈中国大模型优势

3月27日，2026中关村论坛年会“人工智能主题日·主题论坛”在京举办。小米MiMo大模型负责人罗福莉出现在以“OpenClaw与AI开源”为主题的圆桌论坛环节。月之暗面创始人杨植麟向小米MiMo大模

压榨多核算力：我用 Claude 撰写 C 扩展，将 Python 日志流水线吞吐量提升 10 倍

一、 痛点：GIL 锁与纯 Python 文本处理的“单核死局”在自动化运维和数据清洗管道的日常演进中，Python 凭借其简洁的语法和强大的生态，一直是编写后台脚本的首选。然而，当业务规模扩大，面对

从零手写一个 LLM 推理引擎：在 H100 上踩过的那些坑

大模型推理，大多数人都会选择 GGUF + llama.cpp 这条路线。这没什么问题。我自己的生产环境也一直在用 llama.cpp：成熟、稳定、性能优秀，社区也足够活跃。如果只是部署模型，它依然是

为什么大模型的上下文越来越大，AI 编程时还是会“越聊越笨”？

你是否遇到过这种情况： 刚开一个 AI 编程会话时，Claude 惊为天人，思路清晰、代码优雅；但随着对话进行到第 20 轮、第 30 轮，它开始反复犯愚蠢的错误，陷入死循环，甚至连你刚强调过的简单需