在使用Protostuff序列化框架时，遇到客户端超时问题。通过切换序列化方式发现问题源于Protostuff对泛型的处理限制，最终通过包装模式解决了反序列化失败的问题，并强调了构建环节的重要性。

Prompt Engineering与Context Engineering之间的分歧反映了AI应用开发的演变，前者关注指令构建，后者强调动态管理上下文以支持复杂任务。Context Engineering通过RAG架构优化信息流，提升智能体的自主性和系统设计能力，推动AI智能体从简单响应转向复杂决策执行。

实验室服务器遭到挖矿病毒攻击，黑客通过设置后门账户控制系统。经过一系列清除操作，成功删除病毒及其守护服务。

Java开发者在选择AI框架时，主要在Spring AI和Langchain4j之间权衡： • Langchain4j优势在于功能全面、声明式注解开发便捷，支持多种LLM和向量数据库 • Spring AI作为Spring生态原生方案，与Spring Boot无缝集成，适合企业级应用 • 目前（2025.4）Langchain4j在开发便利性上领先，但Spring AI在持续演进中 选择建议：如果项目重度依赖Spring生态且对AI功能要求不高，可选Spring AI；若需要丰富的AI功能集成，推荐使用Langchain4j。

从CPU到NPU的进化史，本质上是一场不断突破“效率天花板”的远征。当通用性（CPU）、并行性（GPU）、专用性（NPU）形成动态平衡时，人类终于挣脱了冯·诺依曼架构的桎梏。未来的计算世界或将没有“CPU、GPU、NPU”的界限，有的只是根据任务需求自由流动的算力之海。而这场革命的终极目标，是让每一焦耳能量都迸发出最极致的计算价值。

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Ollama在本地Linux上运行大模型，以Gemma3为例

记录第一次线上开源实习，内容主要是用昇腾NPU进行大模型微调和预训练。

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