Kubernetes与边缘AI最佳实践
Kubernetes与边缘AI最佳实践1. 边缘AI核心概念1.1 什么是边缘AI边缘AI是指在边缘设备上运行AI模型，而不是在云端数据中心。边缘AI可以减少延迟、节省带宽、保护隐私，并在网络连接不稳定时保持服务可用性。1.2 边缘AI的优势
低延迟：数据不需要传输到云端，响应时间更短
带宽节省：减少数据传输，
人工智能
AI 大模型落地系列｜Eino 组件核心篇：用 Retriever 敲开RAG的大门
声明：本文数据源于官方文档与官方实现，重点参考 Retriever 使用说明、components/retriever/interface.go、components/retriever/option.go
为什么很多人会用 Retriever，却没真正看懂 Retrieve
1. Retriever 真正解决的，不只是“搜一下”
【OpenClaw从入门到精通】第01篇：保姆级教程——从零开始搭建你的第一个本地AI助理（2026实测版）
摘要：本文聚焦2026年开源AI代理工具OpenClaw的本地部署与实操，从核心概念拆解入手，先厘清OpenClaw、Gateway、Skills、ClawHub的关联，再明确硬件系统要求与大模型API-Key准备要点，通过官方一键安装脚本完成本地部署，并配置阿里云百炼API实现大模型对接。以“让AI助理抓取
Codex 配置自定义 AI API 完整指南：从零到一接入你的专属模型
Codex 配置自定义 AI API 完整指南：从零到一接入你的专属模型
前言作为一名开发者，我们经常需要在终端环境中使用 AI 编程助手。OpenAI 的 Codex 是一个非常强大的命令行 AI 编程工具，但默认情况下它只能调用 OpenAI 官方的 API。那么问题来了：如果我们有自己的 API 服务（比如部署了国产大模
一镜通古今：Rokid AI Glasses 驱动的古建筑文物全流程智能讲解终端
一. 前言在文旅产业数字化、沉浸式体验升级的行业浪潮下，AR 智能穿戴设备正逐步打破传统文旅讲解的边界，让文物古迹走出展牌文字，以鲜活、立体、随身化的方式与游客完成跨时空对话。传统景区、博物馆讲解模式长期存在诸多痛点：人工讲解覆盖范围有限、固定讲解词内容生硬刻板、电子导览文案晦涩冗长、无法适配游客个性化游览节奏、重复游览无增量知识补充
2026年03月29日全球AI前沿动态
一句话总结
2026年3月28-29日，AI行业呈现IPO集中爆发（Anthropic、OpenAI、月之暗面、SpaceX）、模型能力密度跃升（Claude Mythos、GLM-5.1、Gemini 3.1 Flash Live）、具身智能标准落地与工业场景爆发、Token经济学与推理成本优化成产业焦点，同时N
告别文档翻找：我用Nexent让AI真正“理解”了我的工作
目录
1 -> 前言
2 -> 第一步：让智能体“长脑子”——模型接入
3 -> 第二步：喂给智能体“养料”——知识库实操
4 -> 第三步：给智能体“装工具”——MCP 服务初探
5 -> 第四步：开发与调试——让智能体“干活”
6 -> 第五步：发布与体验——
AI入门系列：人工智能ABC：AI核心概念速通教程
前言记得刚开始学习人工智能的时候，我被各种专业术语搞得晕头转向。什么"神经网络"、“深度学习”、“监督学习”、“无监督学习”，听起来都很高大上，但就是搞不清楚它们之间的关系。有一次，我向一位AI专家请教，他用了一个很形象的比喻："学习AI就像学习开车，你不需要先了解发动机的工
当AI成为开发伙伴，我们的代码架构该向何处去？
当AI成为开发伙伴，我们的代码架构该向何处去？过去三年，我一直在维护一套内部的后台管理系统。从最初几个人快速搭建的MVP，到现在支撑着公司六个业务线的核心运营，这个系统经历了一次彻底的重构。重构的原因很简单：代码变得“不可爱”了。不是不能跑，而是每次加新功能都像在雷区里跳舞。改一行代码，
用ToClaw打造AI自动助手：重复任务一键托管，告别加班（附实操场景）
前言每天打开电脑，其实都会做很多重复性的事情：清理桌面、查看信息、整理文件、检查任务状态……这些事情单独看都不复杂，但它们每天都在发生，而且一套流程下来就要花掉不少时间。更关键的是，这些工作大多不需要动脑，属于典型的机械重复，但你又必须亲自去完成。时间久了，就会陷入一种很典型的状态——
