热门内容

Flink 2.2.0 的核心目标是深度融合实时数据处理与人工智能能力，为构建低延迟、高智能的数据管道提供强大支撑。Flink 2.2.0 的核心目标是深度融合实时数据处理与人工智能能力，为构建低延迟、高智能的数据管道提供强大支撑。

今天，我们不讲枯燥理论，而是借助一份 真实案例数据——豪华汽车购买预测，带你从基础到建模一站式掌握 Pandas的常用操作与实战思维。今天，我们不讲枯燥理论，而是借助一份 真实案例数据——豪华汽车购买预测，带你从基础到建模一站式掌握 Pandas的常用操作与实战思维。

获得鸿蒙激励金经过数月的持续迭代和技术打磨，我独立完成的茶道文化传承应用在HarmonyOS生态中取得了显著成果。这个项目不仅是一次技术创...获得鸿蒙激励金经过数月的持续迭代和技术打磨，我独立完成的茶道文化传承应用在HarmonyOS生态中取得了显著成果。这个项目不仅是一次技术创...

今天我就来给大家盘点一下C++界那些性能怪兽级的内存分配器，看看哪个最适合你的项目！今天我就来给大家盘点一下C++界那些性能怪兽级的内存分配器，看看哪个最适合你的项目！

Redis 的“单线程”不是技术落后，而是在其特定场景下的最优解——用最简单的方式，实现最高的性能和可靠性。​Redis 的“单线程”不是技术落后，而是在其特定场景下的最优解——用最简单的方式，实现最高的性能和可靠性。​

小红书技术团队推出全面评估 MLLMs 跨视频推理能力的基准测试 CrossVid，目前测试代码与数据已完全开源。小红书技术团队推出全面评估 MLLMs 跨视频推理能力的基准测试 CrossVid，目前测试代码与数据已完全开源。

知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。

谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出了Evo-Memory框架。谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出了Evo-Memory框架。

研究人员在GPT-5-Thinking上进行了实验。结果显示，通过这种训练，通过“坦白”来监测模型的不当行为是可行的，即使模型在主要回答中撒了谎，它往往也能在随后的“坦白”中诚实交代研究人员在GPT-5-Thinking上进行了实验。结果显示，通过这种训练，通过“坦白”来监测模型的不当行为是可行的，即使模型在主要回答中撒了谎，它往往也能在随后的“坦白”中诚实交代

随着AWS re:Invent 2025的持续进行，更多关于AI代理和云基础设施的创新功能正在陆续发布。对于企业用户而言，AgentCore的这次升级无疑将大大降低AI代理的开发门槛，让更多组织能够快速构建和部署自己的智能代理系统。随着AWS re:Invent 2025的持续进行，更多关于AI代理和云基础设施的创新功能正在陆续发布。对于企业用户而言，AgentCore的这次升级无疑将大大降低AI代理的开发门槛，让更多组织能够快速构建和部署自己的智能代理系统。

React 团队警告称："即使您的应用没有实现任何 React 服务端函数端点，只要支持 React 服务端组件，就可能仍然存在风险。"React 团队警告称："即使您的应用没有实现任何 React 服务端函数端点，只要支持 React 服务端组件，就可能仍然存在风险。"

AnyTalker仅需极少量的多人对话数据即可生成具有自然眼神交流和即时反馈的多人对话视频，打破了以往模型对大规模昂贵数据集的依赖 。 AnyTalker仅需极少量的多人对话数据即可生成具有自然眼神交流和即时反馈的多人对话视频，打破了以往模型对大规模昂贵数据集的依赖 。

黄仁勋亲自下场，硬生生把GPU限制令从国防法案里抠了出来。黄仁勋亲自下场，硬生生把GPU限制令从国防法案里抠了出来。

最近研究发现，大模型在判断逻辑谬误时容易「想太多」，误报正常句子，但在确定有谬误后，其分类能力较强。研究人员构建了首个高质量英文逻辑谬误基准SMARTYPAT-BENCH，并开发了基于Prolog的逻辑谬误自动生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑能力评估提供新思路，可用于谬误识别、辩论教育等领域。最近研究发现，大模型在判断逻辑谬误时容易「想太多」，误报正常句子，但在确定有谬误后，其分类能力较强。研究人员构建了首个高质量英文逻辑谬误基准SMARTYPAT-BENCH，并开发了基于Prolog的逻辑谬误自动生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑能力评估提供新思路，可用于谬误识别、辩论教育等领域。

具身智能如何突破「遥操作」的数据桎梏？商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人，交出颠覆性答卷——发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。具身智能如何突破「遥操作」的数据桎梏？商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人，交出颠覆性答卷——发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。

西湖大学AGI实验室提出的Fast3Dcache给出了完美答案。这是一种无需训练（Training-free）、即插即用的几何感知加速框架。西湖大学AGI实验室提出的Fast3Dcache给出了完美答案。这是一种无需训练（Training-free）、即插即用的几何感知加速框架。

本文将深入介绍Pandas中最常用且最具价值的十个经典操作，结合实战案例和性能优化建议，帮助你从数据处理新手进阶为高手。本文将深入介绍Pandas中最常用且最具价值的十个经典操作，结合实战案例和性能优化建议，帮助你从数据处理新手进阶为高手。

在这场两个半小时的对话中，他们谈到了AI的意识与本质、AI对社会与就业的影响等话题。在这场两个半小时的对话中，他们谈到了AI的意识与本质、AI对社会与就业的影响等话题。

最近，来自 DeepWisdom 的研究员在论文中指出，当前主流智能体框架都被固定的决策粒度束缚住了。ReAct 智能体只会一步步执行细粒度动作，缺乏全局规划；而带规划器（Planner）的智能体虽然能制定高层计划，但规划和执行被硬生生分成两个模块，难以动态调整和优化。 最近，来自 DeepWisdom 的研究员在论文中指出，当前主流智能体框架都被固定的决策粒度束缚住了。ReAct 智能体只会一步步执行细粒度动作，缺乏全局规划；而带规划器（Planner）的智能体虽然能制定高层计划，但规划和执行被硬生生分成两个模块，难以动态调整和优化。

研究团队提出 ProphRL 框架：采用大规模预训练的世界模型 Prophet 作为「面向真实环境」的视频级模拟器，并配合专为流式动作头设计的在线 RL 算法 Flow-Action-GRPO 与 FlowScale，在虚拟但物理一致的环境中直接对 VLA 策略进行强化学习优化，再将优化后的策略部署到真实机器人上。研究团队提出 ProphRL 框架：采用大规模预训练的世界模型 Prophet 作为「面向真实环境」的视频级模拟器，并配合专为流式动作头设计的在线 RL 算法 Flow-Action-GRPO 与 FlowScale，在虚拟但物理一致的环境中直接对 VLA 策略进行强化学习优化，再将优化后的策略部署到真实机器人上。

根据多位研究者反馈，DeepSeek-V3.2 Speciale 在处理复杂任务时出现明显的 Token 消耗异常。根据多位研究者反馈，DeepSeek-V3.2 Speciale 在处理复杂任务时出现明显的 Token 消耗异常。

今天的任务，是批量修改 49 台设备的初始密码。看似小事，却让我再次体会：运维不是体力活，而是思维活。自动化不是选择，而是习惯。今天的任务，是批量修改 49 台设备的初始密码。看似小事，却让我再次体会：运维不是体力活，而是思维活。自动化不是选择，而是习惯。

芯片速度触顶，AI却在疯狂跃迁。摩尔定律不管用了！Nature最新文章给出一个颠覆直觉的解释：智能的增长不靠芯片，而是结构被重新组织，更多单元被接入同一套协作网络。芯片速度触顶，AI却在疯狂跃迁。摩尔定律不管用了！Nature最新文章给出一个颠覆直觉的解释：智能的增长不靠芯片，而是结构被重新组织，更多单元被接入同一套协作网络。

中断是硬件与系统通信的核心方式，而网络卡这类高速设备的中断请求若频繁触发，会频繁打断内核进程，反而降低效率。软中断正是为解决这一问题而生的“缓冲层”，它将紧急但非即时的中断处理任务拆分，让内核能灵活调度。中断是硬件与系统通信的核心方式，而网络卡这类高速设备的中断请求若频繁触发，会频繁打断内核进程，反而降低效率。软中断正是为解决这一问题而生的“缓冲层”，它将紧急但非即时的中断处理任务拆分，让内核能灵活调度。

在一场CIO闭门会议上，技术领导者普遍表示，虽然企业在AI安全、治理和规范使用方面已有明显进展，但最大挑战依然是——无法证明AI的可衡量投资回报率。多数AI项目停留在试验阶段，带来的只是流程改善与体验提升，却难以直接转化为成本节约或利润增长。在一场CIO闭门会议上，技术领导者普遍表示，虽然企业在AI安全、治理和规范使用方面已有明显进展，但最大挑战依然是——无法证明AI的可衡量投资回报率。多数AI项目停留在试验阶段，带来的只是流程改善与体验提升，却难以直接转化为成本节约或利润增长。

2026年将成为CIO规划智能体的关键节点，尽管董事会对AI寄予厚望，但大量项目仍停留在试点、无法产生真实业务价值。企业要想在2026年成功应用智能体，必须理解客户与员工真正需要的不是“会聊天的AI”，而是能将意图转化为实际结果、替用户完成任务的智能体。2026年将成为CIO规划智能体的关键节点，尽管董事会对AI寄予厚望，但大量项目仍停留在试点、无法产生真实业务价值。企业要想在2026年成功应用智能体，必须理解客户与员工真正需要的不是“会聊天的AI”，而是能将意图转化为实际结果、替用户完成任务的智能体。

匿名命名空间是 C++ 提供的一种更现代、更强大的工具，用于实现“文件级私有化”。它不仅解决了命名冲突，还填补了 static 无法修饰类型的短板。匿名命名空间是 C++ 提供的一种更现代、更强大的工具，用于实现“文件级私有化”。它不仅解决了命名冲突，还填补了 static 无法修饰类型的短板。

JWT 是一个非常灵活和强大的认证工具，理解并掌握它对于构建安全的现代 Web 应用至关重要。希望这篇文章能帮助你顺利地将身份认证功能集成到你的 FastAPI 项目中。JWT 是一个非常灵活和强大的认证工具，理解并掌握它对于构建安全的现代 Web 应用至关重要。希望这篇文章能帮助你顺利地将身份认证功能集成到你的 FastAPI 项目中。

禁忌搜索是爬山法的升级版，它的核心改进就是：给算法装了一个记忆系统！禁忌搜索是爬山法的升级版，它的核心改进就是：给算法装了一个记忆系统！

Pandas的核心就是“用最简单的代码做最复杂的数据处理”，新手不用死记硬背，先掌握这10个技巧，遇到实际问题时对照场景找代码，很快就能上手。Pandas的核心就是“用最简单的代码做最复杂的数据处理”，新手不用死记硬背，先掌握这10个技巧，遇到实际问题时对照场景找代码，很快就能上手。

看起来很专业，对不对？直到有一天，我上传了一个文件，还没等它到后端，就被自己前端逻辑搞崩了。于是我开始往代码里疯狂加条件、加双重判断、加“测试用特例”， 结果越补越乱，越写越心虚。看起来很专业，对不对？直到有一天，我上传了一个文件，还没等它到后端，就被自己前端逻辑搞崩了。于是我开始往代码里疯狂加条件、加双重判断、加“测试用特例”， 结果越补越乱，越写越心虚。

DeepSeek V3于2024年12月发布，作为基座模型。随后基于相同架构的DeepSeek R1推理模型发布，通过额外的后训练专注于推理能力。今年陆续发布了V3.1和V3.2-Exp作为过渡版本，V3.2-Exp的主要目的是让生态系统和推理基础设施为V3.2做好准备。DeepSeek V3于2024年12月发布，作为基座模型。随后基于相同架构的DeepSeek R1推理模型发布，通过额外的后训练专注于推理能力。今年陆续发布了V3.1和V3.2-Exp作为过渡版本，V3.2-Exp的主要目的是让生态系统和推理基础设施为V3.2做好准备。

从"指定扫兴者"(PartnerCentric的Stephanie Harris语)到"AI守护者"，CISO在AI时代的身份转型，是一场充满挑战却又价值卓著的征程。从"指定扫兴者"(PartnerCentric的Stephanie Harris语)到"AI守护者"，CISO在AI时代的身份转型，是一场充满挑战却又价值卓著的征程。

我们正在从牛顿力学的“确定性时代”，跨入量子力学的“概率性时代”。在梭哈 Agentic AI（自主智能体）之前，如果看不清这两者的断裂，你的系统注定会崩塌。我们正在从牛顿力学的“确定性时代”，跨入量子力学的“概率性时代”。在梭哈 Agentic AI（自主智能体）之前，如果看不清这两者的断裂，你的系统注定会崩塌。

AI浪潮对传统行业和岗位的冲击刚刚开始，国外运营商裁员已经是普遍现象。国内运营商员工也需直面这样的挑战，在技术、业务等各方面能力上进行精进和迭代，才能确保自己不被时代淘汰。AI浪潮对传统行业和岗位的冲击刚刚开始，国外运营商裁员已经是普遍现象。国内运营商员工也需直面这样的挑战，在技术、业务等各方面能力上进行精进和迭代，才能确保自己不被时代淘汰。

“连接一切”的流程编排工具，不局限于AI。它的底层逻辑是通过可视化节点（Node），将API调用、数据库操作、消息通知、文件处理等常见任务模块化，用户拖拽节点并设置参数，即可构建自动化流程（比如“定时抓取网页数据→清洗后存入数据库→触发邮件提醒”）。“连接一切”的流程编排工具，不局限于AI。它的底层逻辑是通过可视化节点（Node），将API调用、数据库操作、消息通知、文件处理等常见任务模块化，用户拖拽节点并设置参数，即可构建自动化流程（比如“定时抓取网页数据→清洗后存入数据库→触发邮件提醒”）。

在分布式系统中，生成全局唯一、趋势递增的ID，是数据存储、分库分表、链路追踪的基石。Snowflake（雪花算法）和由美团开源的Leaf-Segment（Leaf号段模式）是其中最具代表性的两种方案。在分布式系统中，生成全局唯一、趋势递增的ID，是数据存储、分库分表、链路追踪的基石。Snowflake（雪花算法）和由美团开源的Leaf-Segment（Leaf号段模式）是其中最具代表性的两种方案。

Java/Scala平台的高性能分布式计算框架，采用Actor模型简化并发编程，虽然不是专门为AI智能体设计，但因其强大的分布式处理、容错和消息传递能力，被广泛用于构建大规模多智能体系统，特别是需要高可靠性和可扩展性的企业级应用。Java/Scala平台的高性能分布式计算框架，采用Actor模型简化并发编程，虽然不是专门为AI智能体设计，但因其强大的分布式处理、容错和消息传递能力，被广泛用于构建大规模多智能体系统，特别是需要高可靠性和可扩展性的企业级应用。

这篇文章实操性拉满，聚焦医疗内容的 RAG 和 Agentic RAG 实验。展示了一个小小的路由智能体和条件工作流，就能让 RAG 系统更灵活、更懂上下文，还能控制迭代成本。这篇文章实操性拉满，聚焦医疗内容的 RAG 和 Agentic RAG 实验。展示了一个小小的路由智能体和条件工作流，就能让 RAG 系统更灵活、更懂上下文，还能控制迭代成本。

Agent-as-a-Graph 用“一张图”把“谁能干啥”说得清清楚楚：工具不再隐身，代理不再背锅，检索一次到位，多智能体终于可 scale 到生产级。Agent-as-a-Graph 用“一张图”把“谁能干啥”说得清清楚楚：工具不再隐身，代理不再背锅，检索一次到位，多智能体终于可 scale 到生产级。

传统自动化有一条隐形天花板：能点、能输、能跳——但完全“不理解你”，像是缺少了灵魂。而 AI 恰好相反：能理解、能推理、能规划——但不会真的动手，像是缺少了身体。浏览器自动化走到 2025 年，迎来了关键提问：如何让“懂你”的 AI，指挥“会动手”的浏览器来大干一场？传统自动化有一条隐形天花板：能点、能输、能跳——但完全“不理解你”，像是缺少了灵魂。而 AI 恰好相反：能理解、能推理、能规划——但不会真的动手，像是缺少了身体。浏览器自动化走到 2025 年，迎来了关键提问：如何让“懂你”的 AI，指挥“会动手”的浏览器来大干一场？

当 AI Agent 能像资深员工一样解决专业问题，还能模板化复用、价值精准量化时，规模化部署的条件就完全成熟了 —— 人机共存的全新工作生态，正在加速到来。​当 AI Agent 能像资深员工一样解决专业问题，还能模板化复用、价值精准量化时，规模化部署的条件就完全成熟了 —— 人机共存的全新工作生态，正在加速到来。​

LangSmith Assist 需要连接真实的 LangSmith API。对真实服务运行评估既慢又贵。更好的办法是把 HTTP 请求记录到文件系统，测试时重放它们。Python 可以用 vcr；JS 的话，可以通过 Hono app 代理 fetch 请求。LangSmith Assist 需要连接真实的 LangSmith API。对真实服务运行评估既慢又贵。更好的办法是把 HTTP 请求记录到文件系统，测试时重放它们。Python 可以用 vcr；JS 的话，可以通过 Hono app 代理 fetch 请求。

动态MCP集成打破了传统工具集成的僵化模式，让AI代理从“预设功能的执行者”进化为“按需组装能力的决策者”。随着技术的成熟，这种范式将推动智能体从单一工具调用走向复杂生态协作，最终实现“工具即上下文，决策即集成”的终极目标。动态MCP集成打破了传统工具集成的僵化模式，让AI代理从“预设功能的执行者”进化为“按需组装能力的决策者”。随着技术的成熟，这种范式将推动智能体从单一工具调用走向复杂生态协作，最终实现“工具即上下文，决策即集成”的终极目标。

当前大多数方法采用“语言描述式调优”，即通过文本符号让模型学习空间概念，却从未真正“看见”这些概念在视觉上的表现，导致模型出现“视觉文盲”现象——即无法在生成回答时关注到正确的视觉区域。当前大多数方法采用“语言描述式调优”，即通过文本符号让模型学习空间概念，却从未真正“看见”这些概念在视觉上的表现，导致模型出现“视觉文盲”现象——即无法在生成回答时关注到正确的视觉区域。

作为踩过Claude被封、试过字节Trae内测的“工具尝鲜狂魔”，我抱着“试试不亏”的心态用了阿里Qoder整整两个月。从最初把它当普通编辑器，到现在后端开发依赖它拆需求、前端写页面靠它提效，彻底从“质疑党”变成“自来水”。作为踩过Claude被封、试过字节Trae内测的“工具尝鲜狂魔”，我抱着“试试不亏”的心态用了阿里Qoder整整两个月。从最初把它当普通编辑器，到现在后端开发依赖它拆需求、前端写页面靠它提效，彻底从“质疑党”变成“自来水”。

我们都用过 MCP 工具对吧？说实话，那玩意儿在我这儿就是个摆设——Claude 时不时就"选择性失忆"，完全不按套路出牌。但这次不一样了，Sub Agents 的出现彻底改变了游戏规则。为什么？因为它们是 内置在 Claude Code 核心里的，不是外挂的工具，是内置的重要能力。我们都用过 MCP 工具对吧？说实话，那玩意儿在我这儿就是个摆设——Claude 时不时就"选择性失忆"，完全不按套路出牌。但这次不一样了，Sub Agents 的出现彻底改变了游戏规则。为什么？因为它们是 内置在 Claude Code 核心里的，不是外挂的工具，是内置的重要能力。

MyBatis-Plus代码生成器作为一款功能强大、扩展性极佳的代码生成工具，通过合理的配置策略和灵活的自定义模板，能够满足绝大多数项目的代码生成需求。深入理解其底层原理并掌握高级应用技巧，不仅能大幅提升开发效率，更能确保团队代码的规范性和一致性。MyBatis-Plus代码生成器作为一款功能强大、扩展性极佳的代码生成工具，通过合理的配置策略和灵活的自定义模板，能够满足绝大多数项目的代码生成需求。深入理解其底层原理并掌握高级应用技巧，不仅能大幅提升开发效率，更能确保团队代码的规范性和一致性。

如果你能在面试中，不仅讲清楚基础算法，还能抛出一套基于业务优先级的组合淘汰方案，那绝对能给面试官留下极其深刻的专业印象。今天，我们就从架构师的视角，把这个话题彻底拆解开来。如果你能在面试中，不仅讲清楚基础算法，还能抛出一套基于业务优先级的组合淘汰方案，那绝对能给面试官留下极其深刻的专业印象。今天，我们就从架构师的视角，把这个话题彻底拆解开来。

炼气三重天【教学目标】1.掌握ifelse（分支）、switchcase（固定值匹配）的语法与场景差异，能处理嵌套逻辑2.明确for（已知次数）、for...o...炼气三重天【教学目标】1.掌握ifelse（分支）、switchcase（固定值匹配）的语法与场景差异，能处理嵌套逻辑2.明确for（已知次数）、for...o...