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假设今年学校毕业设计要求提升,要求做真正可运行的学生管理系统,学院对毕设的具体要求如下:

滴滴的地图数据的准确性和时效性、基于地图的路径规划、预估到达时间等服务是顺畅出行的基础。

编写和维护技术文档是每个研发团队最头疼的“技术债”。随着项目交接或时间推移,许多系统往往只留下一张布满各类云服务图标、连线交错的系统拓扑图,详细的架构文档早已遗失。如今,利用 菲菲AI(neneai.cn )这类 AI 模型聚合平台,开发者可以直接将系统架


别怕AI抢饭碗,它正逼着我们进化。

聚焦独立 AI Memory 记忆系统核心技术与落地实践,全方位拆解这套前沿系统的技术逻辑、场景价值与未来趋势

如何在企业团队中落地Agent记忆系统

规范驱动开发通过将规范变为可执行且具有权威性的实体,颠覆了传统的架构方式。它借助AI生成将声明的意图转化为经过验证的代码,从而带来架构上的确定性。通过持续执行来消除配置漂移,但这也要求在模式设计和“契约优先”的推理中建立新的工程规程。

本文通过“三个回路”模型,探讨架构师如何在效率、治理与责任之间重新定位自身价值。

当 AI 应用开始在运行时解释数据、选择工具并影响业务状态时,数据表示中的遗漏和歧义可能直接转化为行动风险。

是否实现全域内存统一编址和内存语义?

生成式AI重构视频修复技术,从像素修补演进为智能内容生成,兼顾质量与系统性能优化。

项目涉及十余家本土伙伴,跨语言、跨团队协作链条较长~

即便竞争对手的架构是免费的,它也不够便宜。

事件驱动架构可为银行带来系统解耦、扩容与审计追溯等价值,但也伴随复杂性与运维难题。Chris Tacey‑Green 介绍了其在银行业的应用价值,以及保障可靠性所需的收件箱/发件箱模式、稳定事件契约等实践方案。

本文系统剖析大模型记忆工程的核心技术:记忆分层管理、多粒度调度、可信更新与安全治理,并展示这些技术在金融、工业、知识管理等业务中的应用效果。通过对架构设计、实现细节和案例经验的讲解,帮助开发者与架构师全面理解如何构建具备长期留存与动态调度能力的“有记忆的 AI”,以及它在未来产业智能化演进中的角色与挑战。

这一方案的核心思路是将安全策略执行从主机系统中剥离,直接下沉到基础设施硬件层,从而在不影响业务运行的情况下保护关键系统。

今年WAIC上,大模型依然是绝对主角。但相比去年,今年还有一个变化开始变得越来越明显。越来越多企业,不再讨论“模型有多大”,而开始讨论“算力还能不能继续这样堆下去”。GPU、HBM、Chiplet、3D封装、近存计算……

推理要深、工具调用要可靠、响应要够快、token 要省