<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>华友圈 - 技术争鸣</title>
    <link>http://www.xfgcsw.com/forum-5-1.html</link>
    <description>Latest 20 threads of 技术争鸣</description>
    <copyright>Copyright(C) 华友圈</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Sat, 04 Apr 2026 05:24:03 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>http://www.xfgcsw.com/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>华友圈</title>
      <link>http://www.xfgcsw.com/</link>
    </image>
    <item>
      <title>AI十条 太有共鸣了！尤其是第6条和第8条，说透了AI时代的两个关键</title>
      <link>http://www.xfgcsw.com/thread-83-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[[*]思维方式最重要：思路对了，什么都没那么难，因为有10个高智商伙伴（AI）随时听你指挥
[*]坚信AI：坚决不手写一行代码，不手写一行文档[我的个人习惯]
[*]同路人：寻找有同样信念的伙伴，不要试图说服所有人
[*]创新：AI是提效的手段和工具，但你的目标是创新，创 ...]]></description>
      <category>技术争鸣</category>
      <author>santaiz</author>
      <pubDate>Fri, 20 Mar 2026 19:20:59 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>2026 最最新的 Claude Skills 保姆级教程及应用实践</title>
      <link>http://www.xfgcsw.com/thread-73-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[其实想写这篇文章想写很久了，Claude Skills现在也已经 的一塌糊涂了，我也看了很多大佬的文章，收藏了一堆的教程，比如一泽的教程，就让我一度只能粗鲁的喊了好几遍：**，牛逼，还不忘加几个表情：在经历一番研究 Claude 技术博客后，我决定分享一些我的实践和感受。本 ...]]></description>
      <category>技术争鸣</category>
      <author>tiko</author>
      <pubDate>Fri, 23 Jan 2026 06:06:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>AI应用驱动万兆升级，开启“智能业务变现”新模式</title>
      <link>http://www.xfgcsw.com/thread-72-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[围绕着“存算视感交互”五个维度，AI创新应用正在朝类本地体验、超高清泛3D显示、极致流畅交互和通感一体等方向演进。这些业务创新需要网络带宽从1 Gbps到10 Gbps，网络服务从“尽力而为”走向“差异化体验”，网络架构从云端算力到端云协同算力。可以说，AI正在驱动光 ...]]></description>
      <category>技术争鸣</category>
      <author>tiko</author>
      <pubDate>Fri, 23 Jan 2026 05:56:20 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>什么是大语言模型LLM</title>
      <link>http://www.xfgcsw.com/thread-55-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[语言模型（language model,LM）通过计算单词序列的概率进行语言建模，其主要作用是基于给定的上下文，预测序列中下一个词的概率分布。随着计算能力的提升和数据量的增长，LM的发展经历了从统计语言模型（statistical language model , SLM）到神经语言模型（neural lang ...]]></description>
      <category>技术争鸣</category>
      <author>tiko</author>
      <pubDate>Sun, 10 Aug 2025 04:34:55 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>