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llama.cpp量化实战:普通显卡也能流畅跑大模型

llama.cpp量化实战:普通显卡也能流畅跑大模型

"大模型要多少显存?" "我这卡GTX 3060能跑吗?" 这是社区里最常被问的问题。答案是:选对模型+正确量化,6G显存也能流畅跑7B模型。我花了两周时间,用llama.cpp在几张不同配置的显卡上做了一轮量化实战,从GGUF格式选择到量化等级对比,再到推理速度实测,把"普通显卡怎么跑大模型"这件...

WorkBuddy(腾讯云)软件缺陷致用户损失:16 工单 + 2 个新缺陷,请立案并赔偿

WorkBuddy(腾讯云)软件缺陷致用户损失:16 工单 + 2 个新缺陷,请立案并赔偿

```javascript **产品**:WorkBuddy(腾讯云,Buddy AI 服务)|会员付费 5 笔共 380.00 元(已开票) **诉求**:请贵司书面答复并落实赔偿整改,逾期我将依法向 12315、市场监管局及人民法院主张 ## 一、事实概要 自 2026-09-20 起,WorkBuddy 反复出现崩溃、OOM、无提示重启、任务卡死、多任...

AI翻译+润色+排版:技术文档生产线的全面改造

AI翻译+润色+排版:技术文档生产线的全面改造

我们团队维护着一套对外开源的技术文档(API文档+使用指南),中英双语。以前这套文档的维护是"老大难":中文版改一次,英文版要人工翻一次(一篇2000字的文档翻译+校对要半天),排版格式还经常不统一,被用户吐槽"文档格式五花八门"。上个月我搭了一条"AI文档生产线":翻译、润色、排版全部自动化,一篇...

从规则到智能:我把运维告警处理做成了AI智能体

从规则到智能:我把运维告警处理做成了AI智能体

做运维最痛苦的事情之一:告警处理。我们集群半夜平均每小时弹出20-30条告警,其中七成是"同一个问题重复报警"或者"误报",但值班工程师必须一条条看、一条条确认,熬通宵是常态。今年我花了一个月时间,把告警处理从"规则引擎"升级成了"AI智能体",值班电话响铃次数直接降了70%。这...

测试工程师的AI助手实践:自动生成用例与缺陷分析

测试工程师的AI助手实践:自动生成用例与缺陷分析

"测试工程师会不会被AI取代?"这个问题,入行五年的我可以负责任地说:重复的测试会被取代,测试工程师不会。这个月我做了一个实验:把AI助手系统地引入测试工作流,覆盖测试用例生成、缺陷分析、回归报告三个环节,效果超出预期——用例设计效率翻倍,缺陷定位时间大幅缩短。这篇记录我的完整实践和真实心得。

AI重构老代码的真实经历:3万行模块重构实录

AI重构老代码的真实经历:3万行模块重构实录

接手一个跑了六年的老项目是什么体验?我在上个月体会得淋漓尽致:一个核心订单模块,3万多行代码,没有单元测试,注释和代码对不上,一个方法动辄两三百行,变量命名从a1到a99。业务方要求"重构,但不能改变任何外部行为"。这种活儿放在以前,我的预估工期是两个月,还不一定保证质量。这次我用AI辅助,四个星期完成,重构后线上零事故。这篇把整个过程和...

搭建一个自动分类并回复邮件的AI智能体:我的完整实践

搭建一个自动分类并回复邮件的AI智能体:我的完整实践

我们部门的公共邮箱每天要收到60-80封邮件:客户咨询、供应商报价、内部协作、垃圾广告混在一起。以前每天安排一位同事轮流盯邮箱,光是分类转发就要花一上午,回复慢还容易漏件。上个月我用AI搭了一个邮件智能体,把90%的邮件做到了自动分类,30%的标准化邮件实现了自动回复,剩下需要人看的邮件会带着AI的分析结论进入人工队列。今天把完整过程记录下来。

把技术文档变成练习题:我的AI学习助手实践

把技术文档变成练习题:我的AI学习助手实践

作为一个要持续学习新技术的后端工程师,我最大的困扰不是找不到资料,而是"看完就忘"。上个月我开始学Kafka,读了两周文档和博客,感觉什么都懂了,结果一动手配置、一遇到生产问题就露馅。后来我搭了一个"AI学习助手",把技术文档自动变成练习题和场景问答,学习效果好了不止一个档次。今天分享一下我的做法。

用Ollama+OpenWebUI搭建本地AI工作站:我的完整落地记录

用Ollama+OpenWebUI搭建本地AI工作站:我的完整落地记录

自从把工作流全面转向AI之后,我一直有两个顾虑:一是敏感代码和内部数据不想发给云端API,二是每天调用API的token费用越来越高。于是我用Ollama+OpenWebUI在办公室一台闲置工作站上搭了本地AI环境,一个月跑下来,内部提效工具全部迁到了本地,费用归零,效果还超出预期。这篇文章记录完整过程。

AI会议纪要实战:从

AI会议纪要实战:从"手忙脚乱记笔记"到"自动生成待办"

我们团队每周有5-6场会议:周会、需求评审、技术方案讨论、跨部门对齐。以前每场会都要安排一个人专门记纪要,会后还要花半小时整理成文档、拆解待办、挨个@责任人——一周光会议整理就要搭进去大半天。上个月我把AI接进了会议全流程,现在会议一结束,纪要、待办、责任人清单自动生成,整理时间从每场30分钟压缩到5分钟。这篇文章讲讲我的做法。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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