我最近从零开始构建了一个职位-候选人匹配系统，终于明白了为什么Linkedin的职位推荐如此糟糕，以及修复它们需要心理学，而不仅仅是更好的嵌入。

在这里，我将分享我个人用来用AI更快学习任何事物的6个实用工作流。

一个实用的指南，使用本地或付费LLM以自己的节奏理解密集的技术论文。

本文说明了如何将模型加载到 MCU 上是可能的，并展示了一个相当简单的应用程序。

你是否想过如何解析简历，或者在工作中不得不处理简历？这篇文章将为你提供一些有用的见解。

我当着 CTO 的面大规模删除了我们的 MongoDB 集群。

我如何使用最新的 Google AI Gemini 3 模型构建一个虚拟教师，平衡教学效率与成本控制。

2026 年的重点将不再是更大的模型或更漂亮的演示，而是悄然融入你系统的 AI 技术，它们将逐渐改变决策者的角色。

使用二元嵌入和 int8 重评分，在 CPU 上以不到 200 毫秒的时间搜索 4000 万份文档。真实代码，真实数据，真实结果。

本文不讨论提示、框架以及追逐最新模型版本。本文重点在于资深工程师如何构建能够经受住真实世界交互考验的人工智能系统。

我花了一个月的时间构建了一个日常系统，彻底改变了我的内容制作方式。它不仅节省了我的时间；它让我重新拥有了夜晚和周末的自由时间。

关于独立创始人使用AI工具创建数百万美元SaaS业务的故事在创业界变得越来越普遍，但其背后的的技术变革代表了更根本的东西：传统软件开发栈的完全分解。