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多数低代码设计要么陷入 “过度耦合”(改审批规则需动表单代码),要么走向 “过度解耦”(元数据改了表单不同步),始终难平衡效率与灵活性。本文从低代码骨架的核心认知出发,拆解三大引擎的职责边界与功能模块,结合中小企业轻量 OA、大型企业多业务平台两类典型案例,给出不同场景下的骨架设计方案。
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从“下一个词预测”到“思维链强化”,Scaling Law 正在重塑大语言模型的能力边界。本文基于 Jason Ming 在 CS7000 的演讲内容,系统梳理了 LLM 的两大 Scaling 范式演进路径,并探讨了其背后的技术挑战、认知机制与未来潜力,是一次关于 AI 核心驱动力的深度复盘。
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