再谈低温烧结银的应用：从春晚四家机器人出镜的幕后推手说起2026年马年春晚四家机器人公司：宇树、魔法原子、银河通用、松延动力的高动态、高精度、高可靠表现，背后离不开低温烧结银在电机驱动、传感器、芯片封装、功率模块的关键支撑；而低温烧结银正从实验室走向机器人、新能源、第三代半导体等产业核心，成为高端电子互连的 隐形推手。一、春晚四家机器人：幕后推手与技术硬核1 四家机器人与核心表现宇树科技：《武 BOT》：H2人形机器人31个高精度关节、单臂7自由度，完成醉拳、双截棍、舞剑，同步误差< 0.1秒；核心是高功率密度伺服电机+高速控制+强散热。魔法原子：《智造未来》和《立上游》：MagicBo...

目前大三上，下学期大三下，过完就要去实习了，寒假在学韦东山的FreeRTOS。

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...