优化Netlify,Vercel国内访问速度:基于 enhanced-FaaS-in-China 的多路加速
enhanced-FaaS-in-China 是一款开源工具,专为解决 Cloudflare、Vercel、Netlify 等海外 FaaS 平台部署的网页在国内访问慢、稳定性差、多省份访问失败等问题设计,仅需修改域名 CNAME 解析记录,即可实现国内三网访问速度与稳定性双重提升;筛选平均响应≤1 秒、最长≤2 秒、非 200 状态码省份≤2 个的优质 IP,对比官方 CNAME,解决多省份访问失败、个别地区时延过高问题
 2025火山引擎FORCE大会·冬 三大核心技术:AI原生时代的底层逻辑与实践路径
2025 火山引擎 FORCE 冬会核心技术聚焦 “从算力竞赛到效率革命” 的范式转移,通过豆包 1.8 大模型、Seed-Thinking-v1.5 推理引擎与 UltraMem 超稀疏架构的全栈协同,破解了 AI 原生时代 “性能、成本、时延” 不可能三角。核心技术涵盖:豆包 1.8 的动态计算分配(SID)与多模态时空注意力重构,实现任务适配的资源高效调度;Seed-Thinking-v1.5 的过程奖励模型(PRM)与 BeyondAIME 反污染数据集,提升复杂推理精度;UltraMem 的 TDQKR 张量分解与 IVE 隐式参数扩展,突破大模型显存与部署瓶颈。相关成果发表于 ICLR 2025 等顶会,支持国产算力昇腾适配与企业私有化知识注入,实测实现 AI 推理成本每 12 个月下降 90%。典型落地案例包括奔驰智能座舱离线交互优化,为金融、零售等行业提供低成本、高性能的 AI 原生解决方案。
Caffeine AsyncCache:响应式架构下(WebFlux, R2DBC, ReactiveRedis)的缓存实践
事件驱动:WebFlux、R2DBC,Lettuce Reactive Redis与虚拟线程下的高性能Web项目构建指南
"关于我"页面创作之旅
高维向量检索 Faiss vector database:向量数据库的基石与核心角色 —— 解析 PQ/IVF/HNSW 算法原理、CPU/GPU 底层实现、量化误差模型及动态索引机制,详解其在 RAG / 推荐系统中的价值与工业应用
Faiss vector database 深度学习指南:从背景到架构&算法&安装  —— 向量检索核心算法(IVF-PQ/HNSW)解析、CPU/GPU 加速优化、索引构建与持久化、动态数据处理方案
今天不想做英雄,只想把碗洗干净。
LLM Context Engineering 大模型上下文工程:系统性学习核心原理与实现架构
小白入门LLM Context上下文工程:从基础到实践,通俗易懂讲明白
从 RAG 到 Context Engineering:大语言模型时代的上下文治理革命
从RAG到Context Engineering:重新定义AI系统的认知能力边界