技术专栏 第80页

在中学的数学课堂上，我们为了解答一道应用题而列出的方程，就是一个最基础的数学模型。两者的核心差异在于：

等了这么久，DeepSeek 终于有视觉模型了。8 月 21 日，DeepSeek 悄悄上线了多模态视觉理解模型
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，DeepSeek 终于自己能看图了。

你会忍不住问：
难道注意力是一种神秘的生产力吗？它照到哪儿，哪儿就坐上了火箭？

现在终于可以讨论技术了。

经过一阵时间学习，简单梳理下我对codex desktop中沙箱的理解（windows平台，非使用windows上wsl2）。

文章信息量很足，但读完我有个不同的看法：
与其说这是四种“流派”，不如说是 EA 应用的四种“场景”。“流派”框架隐含价值排序——总有一派更接近“本质”，其余都是走歪了；而“场景”框架承认一个更朴素的事实：每种做法在其特定前提条件下都是合理的。

当前主流 RAG 存在三种典型实现范式，分别为 Naive‑RAG、Advanced‑RAG、Agentic‑RAG。本章将以 Naive‑RAG 为例，介绍其功能实现逻辑，以及调用大模型完成 RAG 检索的完整流程。Naive‑RAG 在处理检索结果时，通常直接复用检索得到的文档片段，不会对召回内容做额外加工与二次处理。

和大部分 C/C++/Qt 开发者一样，笔者早期也着重于常规的业务开发。但又属于那种只要时间充裕‘就想看看底层原理’的性格，比起堆叠业务代码，更喜欢去向下拆解系统机制，这也促使笔者一步步走向了系统底层和安全的深水区。

这个问题需要：①理解”经营情况”包含哪些指标；②生成多条SQL（收入/成本/利润/客户/产品）；③执行查询并对比同比数据；④分析差异、归因；⑤生成结构化报告+可视化+建议。