人工智能
Intl.Segmenter 分词：国际化排版与搜索高亮
介绍 Intl.Segmenter 的分词能力与粒度选择（字素/单词/行），用于国际化排版、游标移动与搜索高亮，提供示例与工程建议。
GraphRAG：图结构增强检索与关系推理
以图结构作为知识组织与检索基础，结合语义检索与关系推理提升长链路问题的答案质量与可解释性。
LLM函数调用与JSON模式约束：结构化输出与工具编排
通过函数调用与 JSON Schema 约束实现结构化输出与工具编排，提升可控性与集成效率。
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
LLM 响应结构化与 Guardrails（JSON 模式、Schema 验证与安全）
将LLM输出结构化为JSON并通过Schema验证与安全过滤，结合PII检测与字段白名单，提供实现与验证方法以增强可靠性与合规。
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）
# LLM 函数调用与工具编排实践（2025）函数调用与工具编排让模型与系统协作，提升可控性与可复现性。## 一、接口与模式- JSON Schema：定义函数参数与返回，校验输入输出。- 安全边界：限制可调用能力与资源，遵循最小权限。## 二、计划与执行- 计划执行：将多步任务拆分为计划与步骤，控制顺序与依赖。- 观察与回路：记录每次调用的观察与结果，便于回溯与调试。##
AI Prompt Injection 防护与上下文隔离（2025）
# AI Prompt Injection 防护与上下文隔离（2025）提示注入通过诱导模型违反边界执行敏感操作，需要在架构与提示与执行层面防护。## 一、上下文与权限- 上下文隔离：用于不同任务的数据与权限分隔。- 最小权限：工具与接口仅开放必要能力。## 二、提示与约束- 引用约束：明确只能基于提供上下文回答与引用。- 模板与过滤：对输入进行过滤与正则清洗，降低风险。#
AI编程工具革命：从辅助到协作，开发者如何拥抱智能编程新时代
深度解析AI编程工具从第一代代码补全到第三代智能体编程的技术演进，对比Cursor、Copilot、Devin等主流工具，探讨其对开发者生产力的真实影响与未来趋势。
Cursor 与 Claude Code：AI 编程助手如何重塑开发流程
深入分析 Cursor 与 Claude Code 两款 AI 编程工具的技术架构差异、工作流重塑方式，探讨从代码补全到自主代理的编程范式跃迁，并提供实践建议。
Prompt Engineering深度实战：从基础技巧到高级范式
本文深入探讨Prompt Engineering的核心技术与实战应用，从基础的零样本、少样本提示，到思维链（CoT）、ReAct、自洽性等高级范式，涵盖提示词注入防御与安全实践，帮助开发者掌握与LLM高效协作的关键技能。
从卷积神经网络到视觉Transformer：图像识别架构的范式转移与工程实战
系统梳理从卷积神经网络到Vision Transformer的架构演进：深入剖析CNN的归纳偏置与局限、ViT的核心原理与训练策略、Swin Transformer的工程革新，以及CNN与ViT在实际业务中的选型指南与推理优化技巧。
