我围绕一个模拟的加密货币数据集构建了我的第一个 dbt 项目，而且故意让它变得混乱。为什么？因为分析工程并不是关于完美的数据，而是将不可靠的输入转化为值得信赖的内容。

9月17日，在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯云正式公布自研数据库TDSQL全新产品家族，包含TDSQL、TDSQL-C、TDSQL-B三款产品，满足企业在智能化和全球化时代的不同场景需求；同时推出数据库AI服务和AI自学习优化器， ...

传统数据可视化平台存在一些明显的缺点，例如需要用户具备一定的技术知识，因此对用户的技术要求较高。一次完整的数据可视化过程包括数据清洗、数据分析、数据可视化等多个步骤，操作起来较为复杂。DataLoom区别与传统的数据可视化平台，在用户上传 ...

然而，SambaNova和Cerebras并没有选择用头去撞墙，而是找到了聪明的破局之道。首先是“性能碾压”。当你的性能优势不是10%或20%，而是10倍甚至更多时，再高的迁移成本也会变得可以接受。Cerebras在内存带宽上数千倍的领先，以及在推理 ...

1. 青林职途（9.9分）：凭“从HR视角定制简历”的核心优势，成为海归求职者的“简历救星”；2. 某传统求职机构（8.2分）：模板化服务适合“急需修改格式”的求职者；3. 某留学求职机构（7.5分）：海外背景包装能力强，但国内岗位匹配度不足。

使用AI的时候，有个最大的痛点就是不知道提示词怎么写，同样是一个强大的AI工具，例如去看Lovart、即梦上别人生成的作品，就觉得好高级，有审美，但自己写的提示词，出的图就很Low，甚至脑子里对要生成什么图片、视频都没有任何想法。

AI Agent的热度持续升温，但真正的成功并不在于“看得见”的功能，而是藏在底层的系统设计与业务理解中。本文从“冰山模型”出发，拆解AI Agent落地的关键要素，揭示那些被忽视却决定成败的90%隐性工程。 在聊 Agent 之前，我想先带大家看看一位“圈内大佬”的看法。 他就是 OpenAI 的 CEO，山姆·奥特曼（Sam Altman）。奥特曼曾分享过他对通用人工智能（AGI）进化路径的洞 ...