人工智能技术文章
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- 提示词模板如何给变量设置默认值和类型
- OpenAI 提示词模板的变量主要负责替换输入，默认值、类型和必填校验应放在应用侧包装函数中。本文用 TypeScript 建立一层可复用契约。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | 296浏览 收藏
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- Claude Messages API citations 怎么核对：document blocks、source 与引用位置
- Anthropic Claude Messages API 的 citations 能把回答片段关联回 PDF、纯文本或自定义文档块。本文从 document block、citations.enabled、引用位置和 streaming 的 citations_delta 四个层面核对返回结果，避免只让模型口头声称有来源。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | ai · Claude 引用 Anthropic Messages API citations document block 295浏览 收藏
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- MCP Roots 已弃用怎么办：roots/list 兼容核验与工作区边界迁移
- MCP 2026-07-28 已将 Roots 标为弃用，但兼容期内 roots/list 仍可能出现在旧客户端。本文用工作区读取场景说明如何核验 roots 能力、拒绝越界路径，并把新设计迁移到工具参数、资源 URI 或服务端配置。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · mcp · ai agent · MCP Model Context Protocol Roots roots/list 工作区边界 293浏览 收藏
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- Open Responses 的 agent loop 为什么不等于 Chat Completions：输入输出对象的迁移边界
- 从 messages、tool_calls 到 response.items，拆清 Open Responses 面向代理循环的输入输出对象变化，给出兼容层和最小验证方法。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | API · 人工智能 · Responses API Open Responses agent loop Chat Completions 293浏览 收藏
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- RAG 评测怎么分别统计召回率和答案正确率
- RAG 评测不要只看一个总分。本文用固定 JSONL 样本，把检索上下文覆盖率与最终答案正确率拆开统计，并用指标组合定位检索、生成和数据集问题。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · rag · RAG 召回率 evaluation Context Recall Answer Correctness 答案正确率 293浏览 收藏
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- OpenAI Realtime API 怎么配置语音轮次检测
- OpenAI Realtime API 可通过 session.audio.input.turn_detection 配置 server_vad、semantic_vad 或关闭 VAD。本文讲清阈值、静音时长、eagerness、自动响应与手动提交的取舍。
- 科技周边 · 人工智能 | 3天前 | 人工智能 · OpenAI Realtime API VAD server_vad semantic_vad 293浏览 收藏
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- Diffusers LoRA 权重融合后怎么恢复基础模型
- Diffusers 单个 LoRA 融合后可先 unfuse_lora 恢复基础权重，再卸载适配器；多 LoRA 或已保存重载的融合模型应重新加载原始基础模型。
- 科技周边 · 人工智能 | 3天前 | 291浏览 收藏
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- Transformers 文本超过最大长度怎么分段处理
- Transformers 文本超过模型输入上限时，不要只开启 truncation 丢掉后半段。本文用 max_length、stride 和 return_overflowing_tokens 按 token 生成重叠窗口，并说明批量输入如何保留原文映射。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · Transformers 文本分段 tokenizer max_length stride 286浏览 收藏
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- 大模型批量输入为什么要设置 padding 和 attention_mask
- 用 Hugging Face Transformers 拆解大模型批量输入中的 padding 与 attention_mask，说明不等长文本、超长截断、左侧补齐和模型调用的配置边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 282浏览 收藏
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- RAG 检索结果太多时怎么用 reranker 控制上下文长度
- RAG 不应该把向量召回的所有片段直接塞进上下文。本文用 reranker 重排候选片段，再用 token 预算、单片段上限和来源去重装配最终上下文，给出可观测的参数与 Python 示例。
- 科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 281浏览 收藏
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- OpenAI Structured Outputs 可选字段如何设计兼容 schema
- Structured Outputs 严格模式要求字段全部写入 required。本文用 required 加 null 类型表达可选语义，并说明嵌套对象、额外属性、拒答和不完整响应的兼容边界。
- 科技周边 · 人工智能 | 3星期前 | openai · OpenAI Nullable Schema JSON Schema Structured Outputs 281浏览 收藏
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