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本文介绍了基于AI辅助数据库设计评审的实践，通过AI提高评审效率和准确性，保障数据安全与隐私，推动数据库设计的创新与发展。包括AI自动提取关键信息、生成评审报告，以及AI对数据库设计的优缺点进行分析、提供针对性建议等内容。

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本文主要介绍了鹰角数据平台架构的演进过程，包括数据湖选型、湖仓交互平台、权限管理体系实施等内容。通过采用Paimon和Trino等技术，实现了数据的高效存储和查询分析，并建设了完善的权限管理体系。同时，还进行了定制化Trino基建和联邦查询等方面的探索和实践。

本文解决Kubernetes集群中的OOM和Pod驱逐问题，通过信息采集和日志分析，定位到systemd覆盖kubelet设置的memory limit的问题，提供临时解决方案和升级集群以修复问题的建议。

Trae Windows版发布，支持Windows和MacOS。通过AI编程工具，零代码即可制作小游戏和效率工具。Trae提供全中文界面，内置顶级AI模型，自动识别解决代码错误。通过对话生成代码，降低技术门槛。案例展示小游戏、待办事项清单和剪贴板记录工具的制作。强调AI的价值在于解放人类重复劳动，鼓励编程成为新的修辞手法。

本文介绍了四种prompt技术：零样本提示、少样本提示、思维链提示和自我一致性。这些技术用于提升模型在特定任务中的表现，包括情感分析、示例学习、复杂推理和算术任务。通过提供示例和引导，帮助模型更好地理解任务和生成准确输出。

本文介绍了利用DeepSeek-R1与RAG技术搭建本地知识库的方法，包括使用Ollama部署DeepSeek-R1模型、配置文本嵌入模型等步骤。文章还详细解释了RAG技术的核心组件和作用，以及如何使用Ollama和RAGFlow搭建个人知识库。文章来源于公众号：架构师带你玩转AI。

本文调查了基于大型语言模型（LLM）的文本到SQL技术，回顾了技术挑战和进化过程，介绍了数据集和评估指标。文章详细分析了基于LLM的文本到SQL的最新进展，并讨论了剩余挑战和未来方向。

本文介绍了大模型应用研发的现状和难点，提出了通过模型研发框架降低模型研发成本、提升研发效率的目标。文章从Prompt工程出发，逐步扩展到整个模型研发流程的工具化，旨在让每个人都能完成模型应用，推进大模型的领域化。最后，给出了模型研发流程的工具化的实现思路和方向。

DeepSeek推出的新模型DeepSeek-R1通过纯强化学习的方法，实现了AI的自发推理能力，打破了传统模型训练方式的限制。R1-Zero通过最简单的奖励系统激发AI的推理能力，展现出惊人的通用推理能力和创造性。该成果可能对模型推理训练后续范式产生深远影响，引发对机器学习新认识的思考。

本文介绍了在mbp pro系统中安装Ollama、配置Deepseek模型、搭建Dify知识库等步骤，最终实现应用测试，包括翻译场景测试。