驱动开发标签_AtomGit开源社区

驱动开发

嵌入式C语言指针深度解析：为什么驱动开发离不开指针？

这种引用传递的机制，避免了庞大的数据结构在内存中反复拷贝，极大地降低了系统开销，保证了系统的实时响应能力。在Linux驱动或裸机开发中，我们操作GPIO点亮一颗LED灯，本质上并不是在操作一个名为“LED”的变量，而是在操作一个特定的物理地址。理解指针，不仅是学习C语言的语法，更是在理解计算机的存储模型，理解CPU是如何通过地址总线去指挥这个世界的。虽然在一些极端的实时性场景下，我们建议静态分配内

 华清远见成都中心
2026-06-22 14:13:06

 244

 6

#c语言 #驱动开发 #开发语言
TDD——测试驱动开发

TDD（测试驱动开发）采用"先测试后编码"的逆向流程，通过"红-绿-重构"循环推进：红阶段定义失败测试，绿阶段实现最小化通过方案，重构阶段优化代码结构。在AI时代，TDD优势凸显——AI能快速生成测试用例，配合该流程可产出更健壮的代码。但需注意：复杂分支逻辑更适合TDD，而简单调用则收益有限；且频繁变更的需求会导致前期测试用例失效，反增开发成本。传统开发中TDD因耗时未被广泛采用，但AI辅助使其重

 HEU_firejef
2026-06-14 23:10:52

 260

 3

#tdd #驱动开发
告别提示词工程：为什么“循环工程”才是 AI 编程的未来？

正如 Addy Osmani 所指出的，我们不应再满足于充当 AI 的操作员，而应该转型为“循环”（Loops）的设计师。想象一下，如果你的工作不再是逐行写代码，甚至不再是手写提示词，而是设计一个能够自动发现问题、递归执行任务并自我验证的系统，工程效率的天花板将被推向何处？“循环工程”（Loop Engineering）并非简单的自动化脚本，它是 AI 代理架构的进化。在过去两年中，开发者与 AI

道一云黑板报
2026-06-12 19:31:04

 417

 4

#人工智能 #驱动开发 #软件工程
Linux内核学习轨迹第七部：块设备的抽象与核心数据结构（第二节）

struct gendisk（通用磁盘结构体）是Linux内核对一个块设备的最高级抽象，代表一个独立的磁盘设备（比如/dev/sda、/dev/nvme0n1），无论是物理磁盘、分区、逻辑卷、RAID阵列，在内核中都对应一个gendisk实例。这是块设备的核心，所有发往该设备的IO请求都要经过这个队列，它包含了IO调度器、多队列配置、设备IO参数、队列限制等所有IO处理相关的信息，是后续章节的核心

 WythePlus
2026-06-11 14:11:36

 222

 9

#驱动开发
EtherCAT Master Stack —— 面向工业实时控制的开源 EtherCAT 主站协议栈

本文介绍了开源EtherCAT主站协议栈ethercat-masterstack，这是专为工业边缘控制设计的实时通信解决方案。EtherCAT协议通过高效帧处理机制满足伺服驱动、运动控制等高实时性需求。该组件基于IgH EtherCAT Master，支持Linux Kernel 5.x/6.x、Preempt-RT/Xenomai实时环境，适配Intel工业网卡驱动，提供用户态接口和多主站配置。

21世纪优秀青年
2026-06-11 10:48:04

 958

 27

#驱动开发
【原创】开源一个 NTFS 卷过滤还原驱动 ——基于写时重定向，含设计取舍与性能优化记录

SysRestoreDriver：基于写时重定向的NTFS卷过滤还原驱动摘要：本文介绍了一个Windows内核态卷过滤驱动SysRestoreDriver，采用写时重定向机制实现类似还原卡的功能。其核心创新在于利用NTFS元数据文件$Bitmap的特性——通过重定向对$Bitmap的写入，使其始终保持保护开启时的快照状态，从而无需自行维护空闲扇区表。驱动通过卷过滤而非文件过滤拦截所有块级写入，在

 weixin_41986620
2026-06-11 09:16:55

 555

 11

#开源 #性能优化 #windows +3
嵌入式Linux驱动开发(按键驱动)

大部分的驱动，从输入上来看，需要写四个文件，分别是驱动源码、设备树文件、编译文件、上层应用测试文件，上期的LED驱动是一个字符设备驱动模型，存在一个问题，当切换不同的硬件的时候，需要重新编译驱动代码，而如果换用了设备树，只需要编译设备树即可，不需要编译驱动代码，驱动代码软件逻辑不变，只需要修改设备树上的硬件逻辑。

尔染君子
2026-06-10 19:58:46

 253

 6

#linux #驱动开发
【每日一题】从一个“会记仇”的电阻，到颠覆AI算力的芯片IP：非易失性存储（NVM）的二十年突围

RRAM（阻变存储器）是一种新型非易失性存储技术，通过电阻变化存储数据，兼具高速和断电不丢失的特性。其发展经历了从基础存储单元（Cell）到阵列（Array），再到存算一体（CIM）芯片的演进过程。Cell阶段聚焦材料选择和稳定性；Array阶段解决阵列密度和漏电问题；CIM阶段则利用电流直接计算，显著提升AI推理效率，但暂不适用于大规模训练。最终，RRAM技术通过IP Macro实现工程落地，涉

 Saniffer
2026-06-10 15:27:50

 381

 6

#人工智能 #网络协议 #网络 +3
告别 Vibe Coding：Java 开发者如何用 OpenSpec 规范驱动开发让 AI 写出生产级代码（实战指南）

摘要： OpenSpec是Fission-AI开源的规范驱动开发（SDD）框架，旨在解决AI编程中"Vibe Coding"（随意聊天式编程）导致的代码失控问题。其核心流程分为提案、规范、设计、任务分解四阶段，通过/opsx命令链实现全生命周期管理，要求AI先写规范再写代码，减少上下文模糊导致的幻觉。项目文件结构以文档为中心（如AGENTS.md、specs/），确保规范即代码唯一来源。SDD与J

码农飞哥
2026-06-09 22:23:43

 518

 5

#驱动开发 #人工智能 #RAG
Hermes-Agent 内置闭环学习循环：从输入到输出的完整流程与优化机制

在AI Agent领域，2026年最深刻的认知升级不是“哪个模型参数最多”，而是“哪个执行循环能真正让Agent持续进化”。大多数开源Agent的“循环”其实是简单的输入→思考→输出→遗忘：对话一结束，上下文就丢了，下次重启又从零开始。它们强大，却无法“记住自己是怎么成功的、哪里失败了、该怎么下次做得更好”。

Python_金钱豹
2026-06-09 21:25:10

 351

 10

#学习 #人工智能 #java +3
【Cursor】安装 OpenSpec 使用教程

痛点OpenSpec 的做法需求只在聊天里，换会话就丢写入持久化AI 直接写代码，边界不清先写Spec（WHEN/THEN 可测场景）再实现大需求一次改太多tasks.md拆成小 checkbox，逐条事后不知道为什么这么设计Archive归档，保留 proposal / design 决策史多人协作口径不一致作为项目级「规格真相源」Code Review 缺验收标准Spec 场景可直接当作 Re

丑橘不是橙子
2026-06-09 14:30:42

 582

 10

#驱动开发 #AIGC
为什么 AI 写得越快，项目反而越容易返工？我做了个交接 Gap 校对器

《FindGap：AI时代的需求交接检查器》在高速执行的AI协作中，隐性假设导致的返工成本激增。FindGap专门解决三类典型交接缺口：1）目标含混（如未定义完成标准）；2）约束缺失（如忽略接口权限）；3）验收口径偏差。其核心创新在于通过结构化流程（扫-查-出）主动暴露交接盲点，而非事后优化。经20轮验证，精准度达98%，输出带风险等级的锚点化报告（如"致命·完成定义缺失"）

yinianjian2017
2026-06-09 09:11:33

 192

 5

#人工智能 #驱动开发
我花了两个月搭RAG系统，最后发现最关键的环节不是RAG

老板说，把公司那堆产品文档做成一个AI问答机器人。我当时觉得这事简单，不就是文档切一切，扔进向量库，接个大模型么。GitHub上一堆RAG框架，随便挑一个两天搞定。

Python_金钱豹
2026-06-08 20:45:19

 93

 2

#人工智能 #java #大数据 +2
GritLM：用一个 LLM 既做 embedding 又做生成

embedding 模型和生成模型一直是两条独立路线。BERT 类双向 encoder 适合做表示，decoder-only LLM 适合做生成，把 LLM 直接拿来取 hidden state 作为 embedding 一般效果不好。论文给的对照是 Llama 2 70B 用 weighted-mean pooling 在 MTEB 上只拿到 35.6，而 BGE Large 0.34B 是 6

Python_金钱豹
2026-06-08 20:44:25

 90

#机器学习 #人工智能 #java +3
如何构建生产级别的智能体：MCP、CLI 和 Skills——让正确的工具做正确的事

2024年，我们构建了AI产品的演示。2025年，我们构建了编码智能体。2026年，我们正在将通用知识工作者投入生产。据 Anthropic 公司的 David Soria Parra 所说，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）已达到每月1.1亿次的下载量——比 React 更快地实现了这一里程碑。但随着我们将智能体扩展到处理跨多个 SaaS 应用和共享驱动器的复

 Python_金钱豹
2026-06-08 20:40:55

 202

 8

#人工智能 #大数据 #驱动开发 +2
多租户分布式 AI Agent 设计：从功能架构到执行链路的完整拆解

很多人做 AI Agent 产品时，第一反应是：接入大模型。加一个聊天界面。再提供几个工具调用能力。

Python_金钱豹
2026-06-08 20:39:54

 231

 8

#分布式 #人工智能 #架构 +3
面试官问：“你都是Vibe Coding，怎么保证质量？”，我：“用OpenSpec、Superpowers、gstack把Vibe Coding 拉回到工程交付”，面试官佩服

前面我们聊过 Vibe Coding，讲的是 AI 编程时代，程序员的优势不是比 AI 写得好，而是让 AI 写得更对、更稳、更可控。

Python_金钱豹
2026-06-08 20:38:49

 289

 6

#人工智能 #java #大数据 +2
Windows 驱动模型完全指南：从 WDM 到 WDF，再到领域专用模型的选型逻辑

Windows 核心驱动开发模型完全解析

 古道青阳
2026-06-08 19:19:20

 406

 10

#驱动开发
CI 早已消亡，GitHub 还在固守旧时代

当下新一代研发自动化，追求的是「智能增量构建、动态环境适配、AI 联动校验、轻量化极速交付」。而 GitHub Actions 还在死守「全量构建、固定流程、事后校验、人工配置」的老旧逻辑。它不是做错了什么，而是完全跟不上时代。当整个行业都在抛弃传统 CI 的笨重范式，GitHub 还在依靠垄断地位，让无数开发者被迫适配旧时代的产品逻辑。

蒙奇.D.路飞312
2026-06-08 17:05:05

 683

 10

#驱动开发
选错Benchmark，你的评测结论可能全是假的——Benchmark²的元评估警告

论文摘要：《Benchmark²》首次系统评估15个主流LLM评测基准的质量，提出可靠性、区分度、稳定性三个量化指标，发现现有基准间模型排名一致性仅60%。研究表明，通过筛选高质量基准子集，排名一致性可提升至85%，且评测效率更高。该工作揭示了"选错基准可能导致结论反转"的风险，为构建可信的模型评估体系提供了方法论基础（数据：基准质量评分0.28-0.82不等，推荐度1-4星）。实践建议包括基准预

 qcx23
2026-06-08 11:04:50

 268

 3

#驱动开发 #人工智能 #python
万字图解12家AI大模型能力（附Ai产品选型建议）

多数产品经理做 AI 产品，在选定大模型供应商的方式，是看测评榜单排名，选排名靠前的型号，申请 API Key，上线。这条选型路径的直接后果是，产品运行三个月后 API 成本超出预算 40% 以上，或核心功能因数据合规问题被迫关停。

Python_金钱豹
2026-06-07 20:46:53

 296

 4

#人工智能 #大数据 #驱动开发 +2
AI Agent 四大主流框架深度对比报告：LangChain、AutoGen、CrewAI、Claude Code Agent SDK

本报告对 2026 年四款主流 AI Agent 开发框架 ——**LangChain/LangGraph**、**Microsoft AutoGen**、**CrewAI**和**Claude Code Agent SDK**—— 进行深度技术对比，核心聚焦业界公认的 Agent 四大核心模块（感知、规划、行动、反思）的实现方式、架构差异及模块间交互逻辑，为技术选型提供可落地参考。

Python_金钱豹
2026-06-07 20:45:55

 377

 4

#人工智能 #java #前端 +2
GraphRAG 生产配置：多模型策略怎么选，成本怎么控

同样跑 10 万文档索引，全用 GPT-4o 要，用混合模型策略只要14——质量几乎一样。

Python_金钱豹
2026-06-07 20:45:01

 193

 6

#java #大数据 #linux +4
多 Agent 协作实战：AI 干长任务总返工？补上「拆 / 派 / 验」这 3 步

单个 AI 模型在长任务上"越跑越偏、反复返工"，根因往往不是能力不够，而是缺少分工、留痕和验收的协作结构。本文从一次真实的长任务翻车讲起，拆解一套可复用的「拆—派—验」3 步多 Agent 协作循环（含伪代码），并给出"什么时候该组队、什么时候别折腾"的工程边界。关键词：多 Agent 协作、Agent 编排、长任务返工、AI 编程工作流。

weixin_36150979
2026-06-07 02:27:26

 358

 4

#驱动开发 #人工智能 #语言模型 +2
原来，搞Agent的攻城狮们，每天都在折腾这些……看看你正在经历哪个？

搞 AI Agent，很多人一开始总觉得：“给大模型套上几个工具，它不就能自己干活了吗？”但真往生产环境一推，马上就会被打脸：模型原地打转、工具瞎调一气、跑着跑着就“失忆”、Token 账单更是直接爆表……

Python_金钱豹
2026-06-06 21:35:52

 238

 5

#java #开发语言 #大数据 +4
垂直领域大模型：行业微调实战指南

这一篇我们聊一个**每个业务团队迟早都要面对**的问题：> **怎么把通用大模型变成「行业专家」？

Python_金钱豹
2026-06-06 21:33:11

 425

 6

#java #前端 #人工智能 +4
我把 LangGraph、RAG、Memory 、MCP 都拼进了 AI 助手，领导说，你太牛了

前两天就有个小伙伴面阿里，在阿里二面中，遇到一个非常场景的面试题：> **设计过 AI 助手吗，如何设计的？**>> **如何要你从0到1设计一 AI 助手，如何设计？**

Python_金钱豹
2026-06-06 21:31:10

 410

 8

#人工智能 #驱动开发 #学习 +2
给 Qwen3.6 装上 MTP：本地部署、蒸馏、微调一条龙保姆教程

最近 Qwen3.6 和 Unsloth 的组合很值得折腾。原因不复杂：Qwen3.6 官方模型卡里已经写明 `MTP: trained with multi-steps`，也就是模型训练阶段就带了 Multi-Token Prediction 能力。Unsloth 又进一步放出了保留 MTP head 的 GGUF 量化版本。于是，本地推理不再只是“量化后勉强跑起来”，而是可以尝试用 MTP 做

 Python_金钱豹
2026-06-06 21:29:34

 626

 6

#android #人工智能 #深度学习 +3
CodeBuddy 学习（5）：Speckit 规约驱动开发

Speckit 是一种规约驱动开发工具，通过先定义规约再执行的方式解决传统AI编程的三大痛点：需求脱节、风格混乱和不可复现。其核心是"维护规约而非代码"，规约作为AI与开发者之间的契约。主要特点包括：三个支柱：规约驱动、项目宪法和七步闭环流程七步工作流：从宪法定义到最终实现，全程文档化一致性检查：自动验证规约与方案的匹配度典型应用场景如Todo App开发，通过宪法约束技术选型，规约定义

 松马科
2026-06-06 01:12:55

 633

 15

#学习 #驱动开发
微软 SkillOpt 源码解剖：Agent Skill 的自训练进化机制

过去一年，Agent 工程最常见的优化方式，仍然是改 Prompt。模型答错了，补一条规则；工具调用乱了，加一段约束；输出格式不稳定，再塞几个示例。短期看，这些修补当然有效，但几轮之后，系统提示词往往会变成一份没人敢动的“祖传配置文件”：规则越来越长，边界越来越模糊，旧约束和新约束互相打架，换个模型或者换个执行环境，原来的经验又可能失效。

Python_金钱豹
2026-06-05 12:06:44

 324

 7

#microsoft #深度学习 #人工智能 +4
GitHub 16.6k Star！港大放大招！RAG-Anything 横空出世：AI 终于不再“挑食”了

如果你做过 RAG，大概率踩过这些坑：* PDF 能读，但表格一塌糊涂；* 图片能 OCR，但完全“不理解内容”；* JSON、数据库、文档之间彼此割裂，形成严重的信息孤岛。很多人以为自己在做“知识库”，其实只是把一堆碎片喂给了一个拼不起来的 AI。问题的关键往往不在模型，而在信息结构本身。

Python_金钱豹
2026-06-05 12:05:00

 185

 5

#人工智能 #驱动开发 #学习 +2
字节Agent面被问：“MoE做强化的时候，训推不一致怎么办？”，我说：“现在还考大模型的基础原理吗？”他说：“你肯定要知道一点的...”

前段时间有个粉丝去面字节的 Agent 岗位，前面聊项目聊得挺顺利的，后面突然聊到 RL 训练那块的时候，面试官突然抛了一个问题："MOE 模型做强化学习的时候，训推不一致怎么办？"

Python_金钱豹
2026-06-05 12:03:57

 284

 8

#驱动开发 #人工智能 #学习 +2
一文看懂AI Agent的13大概念：涵盖Harness、Scaffold、Tool和Skill等

智东西6月3日报道，AI Agent圈子有个很尴尬的问题：**大家在聊同一件事，用的却是不同的词；用同一个词，指的却是不同的东西**。ICLR 2026结束之后，Hugging Face工程师Aritra Roy Gosthipaty发了一条帖子，精准戳中了这个问题：“在Agent语境下，harness和scaffold到底是什么意思？我在ICLR听到过很多种解释，但始终不明白为什么没有收敛到一个

 Python_金钱豹
2026-06-05 12:02:55

 224

 4

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +4
Hermes Agent 上下文压缩机制深度剖析：长对话场景下的有损压缩策略

大语言模型的上下文窗口是有限资源。在长对话场景中，Token 数量不可避免地逼近模型的上下文长度上限，此时系统面临两难选择：截断历史导致信息丢失，或超出限制导致 API 报错。Hermes Agent 的上下文压缩引擎（`ContextCompressor`）实现了一套三阶段有损压缩算法，在保持对话连续性的同时将 Token 消耗控制在安全阈值内。本文从源码层面详细分析该机制的算法设计、边界处理、

Python_金钱豹
2026-06-05 12:01:48

 404

 6

#人工智能 #大数据 #算法 +4
用软件工程放大你的 AI 产出

2025 年 2 月，Andrej Karpathy 创造了""这个词：描述你想要什么，让 AI 写代码，然后忘掉代码的存在。它迅速走红。每个人都想相信编程已经变得像说话一样简单。一年后，Karpathy 给它改了名。新术语是：“他的解释很尖锐。"用’工程’来强调其中存在艺术、科学和专业技能。“他在几周内从 80% 手动编码转为 80% 智能体编码，并痛苦地发现模型是"参差不齐的”——在难题上表现

 新缸中之脑
2026-06-04 23:00:51

 292

 5

#软件工程 #人工智能 #驱动开发
字节面试官：别再直接让 AI写代码了，去学习一下 SDD 规格驱动开发

SDD：Spec-Driven Development，中文叫规格驱动开发，是在正式编码之前，先把需求变更的目标、范围、系统行为、设计约束和任务拆分通过文档（规格文档）确定下来，再让AI按照这些文档去开发，能够把模糊需求变成稳定的工程上下文，从而减少AI自己猜需求、误改历史逻辑和实现跑偏的问题。

Python_金钱豹
2026-06-04 19:24:05

 295

 3

#驱动开发 #人工智能 #学习 +3
港大9400星项目证明：零代码Agent的关键不在推理，而在工作流编排

这篇论文提出了AutoAgent系统，通过工作流编排和自管理文件系统实现了零代码Agent构建，突破了传统依赖编程能力的局限。研究发现：工作流编排比模型能力更关键，Claude 3.5通过优化编排可达到Deep Research效果；零代码将潜在用户群体从0.03%开发者扩展到普通用户，市场规模扩大3000倍；自管理文件系统比增加上下文窗口更有效，实现了结构化长期记忆。系统包含自然语言解析

 qcx23
2026-06-04 13:37:21

 291

 9

#驱动开发
nordic DIY记录

我最近比较虚，新番又很少，玩个王者用李白买红叉快电刀打推进各种赢还经常被人举报，要不是我偷塔他们能赢？这是个推塔的游戏好不好最近玩了一下nordic , 我随便bb。刚开车的人一般都是选开发板的，淘宝上买一个，资源有的是，带资料，小公司开发几个蓝牙产品没有问题，震动棒之类的。。我发现可以一开始就去自己打板，PACK和各种工具都是开源的，github上面都

 rom酱
2017-10-31 16:16:57

 1241

 1

#驱动开发
AP360X :4.2V /1A /5W LED控制芯片：5W地摊灯实际案例

摘要：本文介绍基于AP360X芯片的5W锂电池供电LED地毯灯设计方案。该方案集成充电管理、LED驱动及保护电路，仅需7颗外围元件，实现5μA超低待机电流。通过优化选型（0.5A充电版本控制温升）和电路设计（增加模式引脚下拉电阻），最终量产良率达99.7%，满足8小时续航、5种灯光模式及3元BOM成本等需求。测试显示其输出电流0.98A（误差±5%）、过流保护3.02A，方案已开源并适用于手电筒、

深圳市世微半导体有限公司
2026-05-28 15:30:24

 431

 5

#单片机 #嵌入式硬件 #驱动开发
RISC-V核E203核前向旁路的架构性顽疾

这篇文章摘要如下：本文提出了一种针对开源E203 RISC-V核执行单元的五阶段前向旁路控制器重构方案，解决了原始设计中存在的旁路逻辑分散、组合逻辑环路、时序不收敛等十年老难题。该设计采用五阶段严格对齐架构：操作数锁存、冲突匹配、优先级仲裁、数据选择和写回锁定，实现了硬件友好的流水线级解耦。方案100%兼容原生E203接口，时序性能提升40%，面积缩小30%，同时消除了组合逻辑毛刺和写回冲突问题

 hai315247543
2026-05-28 04:48:32

 564

 12

#risc-v #架构 #硬件工程 +2
解析：BabyAGI 的任务驱动循环机制

概念基础：什么是BabyAGI？什么是任务驱动循环机制？：先介绍BabyAGI的背景、创始人、定位，然后明确“任务驱动循环机制”的定义、与传统AI系统（如传统聊天机器人、规则引擎）的区别；问题背景与演变：为什么需要任务驱动循环机制？：回顾自主AI代理从早期的ELIZA到今天的GPT-4o Agent的发展历史，分析每个阶段的痛点，说明任务驱动循环机制是如何解决这些痛点的；核心机制拆解：BabyAG

Java技术栈实战
2026-05-27 22:10:18

 151

 1

#驱动开发
设备树展开源码解析---基于imx6ull

SPI设备树节点解析与驱动适配流程本文分析了Linux内核中SPI设备树节点(ecspi3和icm20608@0)的展开过程。设备树节点会被转换为device_node结构体，包含节点名称、属性链表、父子/兄弟关系指针等关键信息。其中ecspi3作为SPI控制器节点，包含pinctrl配置和状态属性；icm20608@0作为SPI设备子节点，包含兼容性标识、寄存器地址和SPI通信频率等属性。内核

 wo_ow_didi
2026-05-27 16:28:23

 354

 11

#linux #学习 #驱动开发 +1
EDD：证据驱动开发——让 AI 编程从“聊天“变成可验证的工程流程

过双层架构和类型化前置矩阵，将 AI 辅助软件开发从不可观测的黑盒对话，转变为可验证、可审计、可复现的工程流程。EDD 不约束模型"怎么做"，但要求模型在进入下一阶段前，必须产出可验证的中间工件。

SquabbyZhu
2026-05-27 15:06:47

 649

 12

#驱动开发 #人工智能
从 PRD 到技术方案：Agent 如何做调研、拆任务、写设计文档

AI技术方案生成的新范式：从需求到落地的工程化路径摘要：现代AI编码Agent正在改变传统技术方案生成模式，不再依赖人工代码审查和经验判断，而是通过系统化的仓库研究、证据收集和结构化分析来形成技术方案。本文提出了一套企业级落地流程：需求输入后，Agent首先执行代码库调研，生成包含调用路径、依赖关系、历史问题等维度的证据包；然后基于证据产出技术方案草案和任务拆解；最后通过人工审核风险和执行顺序。

Loli_Wolf
2026-05-27 11:00:00

 464

 10

#驱动开发 #系统架构
OpenClaw性能起飞：接入Gemini 3.5 Flash的极速实装方案

在开始操作前，先说明为什么要用这个组合。官网直接使用Gemini 3.5存在三个限制：无法读取你电脑里的本地文档、无法执行文件整理等系统操作、也无法定时自动运行任务。说白了，官网只能对话，干不了实事。OpenClaw的定位就是解决这个问题。它是一个多代理框架，能够读写本地文件、操作文件夹、挂载多个模型并按任务分配。接入Gemini 3.5后，相当于给模型装上了“手脚”，让它能真正替你干活。至于为什

 2601_94969559
2026-05-26 19:36:02

 495

 13

#驱动开发 #人工智能 #AI
深度分析字节最新研究cola-DLM 第 07 章：推理流水线逐行拆解 —— 从 prompt 到生成文本

本文深入解析了Cola-DLM模型的推理流水线，从prompt输入到文本生成的全过程。主要分为四个关键步骤：1) 分词与block对齐处理，确保输入长度符合模型要求；2) 前缀编码阶段，使用VAE将token转换为隐空间表示；3) 核心的分块先验传输过程，通过DiT模型结合CFG和Euler ODE进行迭代去噪；4) 最终的条件解码与采样阶段，采用温度调节、top-k/top-p等策略生成输出文本

 Yunzenn
2026-05-26 18:04:23

 793

 17

#驱动开发 #github #架构 +2