本地 AI Code Review 探索及落地
本文主要探索如何在 pre-commit 时触发 AI Code Review，增强代码提交质量，推进团队代码规范统一化、标准化，并有效减少历史技术债。
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2025-11-24
本文主要探索如何在 pre-commit 时触发 AI Code Review，增强代码提交质量，推进团队代码规范统一化、标准化，并有效减少历史技术债。
一、 初识LangGraph LangGraph受到诸多引领智能体（agent）未来发展的企业信赖，包括 Klarna、Replit、Elastic等。 它是一款底层编排框架与运行时环境，用于构建、管
印象里大模型参数动辄千亿万亿，训练成本更是天文数字，感觉像是普通人遥不可及的“屠龙之术”。但今天想跟你们聊个有意思的反例，一个叫 MiniMind 的开源项目，它反其道而行之，主打一个“大道至简”。
今天，我将为大家详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一开源框架，从环境搭建到模型训练，再到实际应用，手把手教你打造属于自己的AI助手！
还在被传统 DAG 的 “无环限制” 困住？Y-Agent Studio 的有向有环图直接打破枷锁！精准解决 DAG 无法实现的循环任务、复杂逻辑痛点，靠高效环检测与灵活依赖设计，轻松适配客服对话！
本文重点介绍点积计算如何应用在transformer注意力机制中。你肯定好奇到底点积运算发挥了什么作用，这篇文章篇幅较长，比较烧脑，纰漏之处欢迎指出讨论，本文重点结合理论与代码实践回答下面几个问题。
测试1：（与医疗问答数据集相关的问题） 测试2：（与医疗器械手册数据集相关的问题） 测试3：（网络搜索超纲问题） 测试4：陷阱问题（问题看似与问答数据集相关，但在问答数据集中并不存在）。 在这里，RA
本文分享Gemini 3.0模型的核心特性，它以全方位性能优势超越GPT-5.1等主流模型，凭借其卓越的编程能力被誉为“AI梦工厂”。它不仅是技术的飞跃，更预演了以Agent为核心的未来开发范式。
作为一名AI应用开发者，我一直在寻找一款理想的开发工具。尝试过Coze和Dify这些主流平台后，总感觉有些不够完美。直到发现了Y-Agent Studio，才真正找到了符合心中期待的工具。
在本文中，我将一步步拆解微调流程：从数据集准备到训练执行，并分享实际操作中的结果。剧透一下：第一次尝试并没有“喷火”般的惊艳效果，但这正是实验最有意思的地方。
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