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向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache
以量化、模型蒸馏与 KV Cache 为核心的推理加速路径，在保证可控事实性的前提下降低延迟与成本。
NVIDIA Spectrum‑X 以太网 AI 网络平台解析：Spectrum‑4 与 51.2Tbps
概述 Spectrum‑X 加速以太平台与 Spectrum‑4 交换芯片的关键指标与特性，评估在大规模 AI 集群中的带宽、拥塞控制与生态整合价值。
AI 在前端开发中的应用：智能化与效率提升
深入探讨人工智能技术如何赋能前端开发，涵盖AI辅助代码生成、智能UI设计、自动化测试、个性化推荐以及前端性能优化等多个方面，旨在展示AI如何提升前端开发效率、优化用户体验并推动前端智能化发展。
电脑人工智能与机器学习基础
本文旨在为用户提供电脑人工智能（AI）与机器学习（ML）的基础知识。涵盖AI和ML的核心概念、发展历程、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）、常用算法、应用领域以及学习路径，帮助读者理解AI和ML如何驱动现代科技发展，并为进一步学习打下基础。
Android 16 开发者预览版发布
Google 发布了 Android 16 的首个开发者预览版，带来多项新特性，重点强化 AI 能力和隐私保护。
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）
AI 评估数据集构建与标注流程（2025）评估数据集决定了评估的可信度，需要规范采样与标注与质量流程。一、采样与覆盖采样：覆盖主流与长尾场景，控制偏差。分层：按类别与难度分层，提升代表性。二、标注与质检标注规范：统一标签与说明，降低歧义。质检：双人标注与仲裁，提升质量与一致性。三、评估与闭环指标：准
