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NVIDIA RTX™ 5880 Ada 如何化解传统播控系统的性能困局？NVIDIA RTX™ 5880 Ada 如何化解传统播控系统的性能困局？

如何用uniappx高效开发HarmonyOS5应用课程介绍你将收获+uniappx开发原生鸿蒙核心逻辑+多端界面适配思维和代码兼容实战+从0到1完成可上线的...如何用uniappx高效开发HarmonyOS5应用课程介绍你将收获+uniappx开发原生鸿蒙核心逻辑+多端界面适配思维和代码兼容实战+从0到1完成可上线的...

MLA-Trust 提供了高度模块化且可扩展的评估工具箱，旨在为多样化交互环境中 MLAs 的持续性可信度评估提供技术支撑。MLA-Trust 提供了高度模块化且可扩展的评估工具箱，旨在为多样化交互环境中 MLAs 的持续性可信度评估提供技术支撑。

款 AI 工具名为 Shortcut，号称是「第一个超越人类的 Excel Agent」。它能够一次性完成大多数 Excel 知识工作任务，甚至在大约 10 分钟内就解决了 Excel 世界锦标赛的复杂案例，准确率超过 80%，这比人类快 10 倍。款 AI 工具名为 Shortcut，号称是「第一个超越人类的 Excel Agent」。它能够一次性完成大多数 Excel 知识工作任务，甚至在大约 10 分钟内就解决了 Excel 世界锦标赛的复杂案例，准确率超过 80%，这比人类快 10 倍。

OPPO 研究院的研究者提出了 TaskCraft，一个面向智能体任务的自动化生成框架，旨在高效构建具备可扩展难度、多工具协同与可验证执行路径的智能体任务实例。OPPO 研究院的研究者提出了 TaskCraft，一个面向智能体任务的自动化生成框架，旨在高效构建具备可扩展难度、多工具协同与可验证执行路径的智能体任务实例。

Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。

一份联邦文件曝光，将Meta包括AI研究科学家、软件工程师、产品经理等在内的岗位基本工资一次性大揭底。一份联邦文件曝光，将Meta包括AI研究科学家、软件工程师、产品经理等在内的岗位基本工资一次性大揭底。

由ICONIQ Capital发布的2025年人工智能现状报告，把这次的重点放在了“变现”上。由ICONIQ Capital发布的2025年人工智能现状报告，把这次的重点放在了“变现”上。

那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。

我们每天都在使用 map, filter, reduce 等方法，享受着函数式编程带来的便利和优雅。然而，优雅的背后可能隐藏着性能的潜在风险。我们每天都在使用 map, filter, reduce 等方法，享受着函数式编程带来的便利和优雅。然而，优雅的背后可能隐藏着性能的潜在风险。

Spring Boot 的插件化开发模式就像是给系统装上了 “翅膀”，让系统可以轻松应对需求的变化。通过 SPI 机制、自动配置、自定义 Starter、模块化架构和动态加载 JAR 包，我们可以把系统拆成一个个独立的插件，实现功能的 “热插拔”。Spring Boot 的插件化开发模式就像是给系统装上了 “翅膀”，让系统可以轻松应对需求的变化。通过 SPI 机制、自动配置、自定义 Starter、模块化架构和动态加载 JAR 包，我们可以把系统拆成一个个独立的插件，实现功能的 “热插拔”。

SnapDOM是一款性能超棒、还原度超高的截图新秀，能完美替代 html2canvas，让截图不再是麻烦事。SnapDOM是一款性能超棒、还原度超高的截图新秀，能完美替代 html2canvas，让截图不再是麻烦事。

作为一个天天和各种AI编程工具打交道的开发者，我深知这件事背后的分量。这不是简单的人员流动，而是整个AI编程工具生态的一次重大洗牌。作为一个天天和各种AI编程工具打交道的开发者，我深知这件事背后的分量。这不是简单的人员流动，而是整个AI编程工具生态的一次重大洗牌。

什么是结构化数据呢，正如字面上表达的，就是带有一定结构的数据。比如电话簿上有很多记录数据，每条记录包含姓名、ID、邮件、电话等，这种结构重复出现。什么是结构化数据呢，正如字面上表达的，就是带有一定结构的数据。比如电话簿上有很多记录数据，每条记录包含姓名、ID、邮件、电话等，这种结构重复出现。

本文将详细介绍这两款工具的使用方法和最佳实践，帮助您快速掌握 GC 日志分析技能。本文将详细介绍这两款工具的使用方法和最佳实践，帮助您快速掌握 GC 日志分析技能。

周五凌晨，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever（伊尔亚・苏茨克维）久违地在社交媒体发声。周五凌晨，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever（伊尔亚・苏茨克维）久违地在社交媒体发声。

Chimera是基于DeepSeek的R1-0528、R1和V3-0324三大模型混合开发而成，同时采用了一种全新的AoE架构。这种架构在提升性能的同时，还能加快模型的推理效率并节省token输出。Chimera是基于DeepSeek的R1-0528、R1和V3-0324三大模型混合开发而成，同时采用了一种全新的AoE架构。这种架构在提升性能的同时，还能加快模型的推理效率并节省token输出。

阿里巴巴达摩院提出了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。阿里巴巴达摩院提出了 WorldVLA, 首次将世界模型 (World Model) 和动作模型 (Action Model/VLA Model) 融合到了一个模型中。

AI非上云不可、非集群不能？万字实测告诉你，32B卡不卡？70B是不是智商税？要几张卡才能撑住业务？ 全网最全指南教你如何用最合适的配置，跑出最强性能。AI非上云不可、非集群不能？万字实测告诉你，32B卡不卡？70B是不是智商税？要几张卡才能撑住业务？ 全网最全指南教你如何用最合适的配置，跑出最强性能。

Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。

Agentic RAG的出现标志着检索增强技术从"被动工具"向"主动智能体"的关键跨越。它不再仅是LLM的"外挂知识库"，而是具备认知、判断和优化能力的智能系统——如同一位经验丰富的研究员，能根据问题特性动态调整检索策略，像人类一样在"思考-查询-反思"的循环中逼近正确答案。Agentic RAG的出现标志着检索增强技术从"被动工具"向"主动智能体"的关键跨越。它不再仅是LLM的"外挂知识库"，而是具备认知、判断和优化能力的智能系统——如同一位经验丰富的研究员，能根据问题特性动态调整检索策略，像人类一样在"思考-查询-反思"的循环中逼近正确答案。

当整个人工智能行业都在为「如何给程序员打造更快的马」而疯狂投入时，一支特立独行的团队选择「直接去造汽车」。当整个人工智能行业都在为「如何给程序员打造更快的马」而疯狂投入时，一支特立独行的团队选择「直接去造汽车」。

本文从移动设备实际部署出发，聚焦如何保持纯语言能力，深入分析了训练数据和模型结构两方面的影响，探索有效策略。本文从移动设备实际部署出发，聚焦如何保持纯语言能力，深入分析了训练数据和模型结构两方面的影响，探索有效策略。

华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。

大模型复杂推理的能力强弱本质在于元思维能力的强弱。大模型复杂推理的能力强弱本质在于元思维能力的强弱。

这一神奇操作就来自于谢赛宁团队新发布的 Blender Fusion框架，通过结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅仅依赖文本提示，实现了精准的画面控制与灵活操作。这一神奇操作就来自于谢赛宁团队新发布的 Blender Fusion框架，通过结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅仅依赖文本提示，实现了精准的画面控制与灵活操作。

DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。一旦被无关或错误信息干扰，大模型可能变成固执杠精，连纠正提示都救不回！DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。一旦被无关或错误信息干扰，大模型可能变成固执杠精，连纠正提示都救不回！

来自中国人民大学高瓴人工智能学院、上海人工智能实验室、伦敦大学学院（UCL）和大连理工大学的联合研究团队，在最新论文中首次利用信息论这把「手术刀」，精准解剖了大模型内部的推理动态。来自中国人民大学高瓴人工智能学院、上海人工智能实验室、伦敦大学学院（UCL）和大连理工大学的联合研究团队，在最新论文中首次利用信息论这把「手术刀」，精准解剖了大模型内部的推理动态。

Spring的​​@Autowired​​注解可以用在各种 集合类型 上，包括List、Set、Map等。这是Spring框架提供的一种强大特性，允许我们 自动收集和注入同一类型的多个bean 。当​​@Autowired​​用于集合时，Spring会自动查找所有符合类型的bean，并将它们注入到集合中。Spring的​​@Autowired​​注解可以用在各种 集合类型 上，包括List、Set、Map等。这是Spring框架提供的一种强大特性，允许我们 自动收集和注入同一类型的多个bean 。当​​@Autowired​​用于集合时，Spring会自动查找所有符合类型的bean，并将它们注入到集合中。

Kubernetes 集群拥有多种调度手段以决定 Pod 落到哪台节点上运行，其中最核心的是由 kube-scheduler 承担的统一调度流程。Kubernetes 集群拥有多种调度手段以决定 Pod 落到哪台节点上运行，其中最核心的是由 kube-scheduler 承担的统一调度流程。

就在刚刚，Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。就在刚刚，Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。

来自北京邮电大学的研究团队通过思维链审计实验，首次定量揭示了这一“越想越错”现象背后的元认知偏差。来自北京邮电大学的研究团队通过思维链审计实验，首次定量揭示了这一“越想越错”现象背后的元认知偏差。

本文面向AI辅助软件交付领域的实践者和管理者，提出“AI辅助软件交付全流程”的L0–L5成熟度分级模型，从需求分析、设计、开发、测试到部署与运维，全面阐述各成熟度级别的特征与实践方法。本文面向AI辅助软件交付领域的实践者和管理者，提出“AI辅助软件交付全流程”的L0–L5成熟度分级模型，从需求分析、设计、开发、测试到部署与运维，全面阐述各成熟度级别的特征与实践方法。

Altman 并没有描绘一个完全脱离现实的乌托邦或反乌托邦。他认为，在最重要的方面，2030年可能与现在并无太大不同：“人们依然会爱他们的家人，表达他们的创造力，玩游戏，在湖中游泳。” 人类的核心情感需求和生活方式的基本面将得以延续。Altman 并没有描绘一个完全脱离现实的乌托邦或反乌托邦。他认为，在最重要的方面，2030年可能与现在并无太大不同：“人们依然会爱他们的家人，表达他们的创造力，玩游戏，在湖中游泳。” 人类的核心情感需求和生活方式的基本面将得以延续。

几年前，我们团队忙得晕头转向。开发新功能、推出MVP、搞外联活动、处理客户问题、维护公司内容——感觉像在不停地冲刺，连喘气的时间都没有。我们只有10个人，在一个盈利且快速扩张的B2B公司里干活，没法靠“多招人”解决问题。所以我们选了次优解：开始用AI助手。几年前，我们团队忙得晕头转向。开发新功能、推出MVP、搞外联活动、处理客户问题、维护公司内容——感觉像在不停地冲刺，连喘气的时间都没有。我们只有10个人，在一个盈利且快速扩张的B2B公司里干活，没法靠“多招人”解决问题。所以我们选了次优解：开始用AI助手。

Deepseek在给定数据表结构+取数需求的前途下，给SQL又快又准！在Deepseek刚出来的时候，就有人问：“是不是数据分析师要被取代了”。于是，我立即拿牛客网题目测试了一下，发现Deepseek简直是百战百胜。可以说，现在搓SQL，用Deepseek能极大提效。Deepseek在给定数据表结构+取数需求的前途下，给SQL又快又准！在Deepseek刚出来的时候，就有人问：“是不是数据分析师要被取代了”。于是，我立即拿牛客网题目测试了一下，发现Deepseek简直是百战百胜。可以说，现在搓SQL，用Deepseek能极大提效。

就这一句，貌似平平无奇，但你有没有想过，JVM 背后都悄咪咪做了些什么？对象是怎么一步一步，从“无中生有”被变出来的？HotSpot 是怎么分配内存、初始化、搞定 header 的？就这一句，貌似平平无奇，但你有没有想过，JVM 背后都悄咪咪做了些什么？对象是怎么一步一步，从“无中生有”被变出来的？HotSpot 是怎么分配内存、初始化、搞定 header 的？

LLM、AI 代理及其不断发展的工具生态系统（如 Model Context Protocol (MCP)[2]）的引入，为各种新的用例打开了大门。尽管如此，它们也给生产中的安全带来了独特的挑战，让我们对如何为用户创建安全可靠的应用程序留下了许多未解之谜。LLM、AI 代理及其不断发展的工具生态系统（如 Model Context Protocol (MCP)[2]）的引入，为各种新的用例打开了大门。尽管如此，它们也给生产中的安全带来了独特的挑战，让我们对如何为用户创建安全可靠的应用程序留下了许多未解之谜。

本文将深入剖析Paimon如何基于LSM树结构，通过内存优化、分层存储、智能合并等技术，在保证写入性能的同时提升查询效率，并结合最新版本特性与生产实践案例，全面展示其技术优势。本文将深入剖析Paimon如何基于LSM树结构，通过内存优化、分层存储、智能合并等技术，在保证写入性能的同时提升查询效率，并结合最新版本特性与生产实践案例，全面展示其技术优势。

随着对AI的炒作日益升温，许多CIO面临着一个熟悉的难题：如何在实现长期愿景的同时，立即交付实际的业务价值。随着对AI的炒作日益升温，许多CIO面临着一个熟悉的难题：如何在实现长期愿景的同时，立即交付实际的业务价值。

从LangChain的模块化设计到MetaGPT的软件开发自动化，从Rasa的专业对话能力到Camel-AI的跨模态协作，2025年的AI智能体框架已形成丰富的技术生态。对于开发者而言，这些框架不仅是工具，更是构建智能应用的基础设施——它们降低了AI开发的技术门槛，拓展了可能性边界。从LangChain的模块化设计到MetaGPT的软件开发自动化，从Rasa的专业对话能力到Camel-AI的跨模态协作，2025年的AI智能体框架已形成丰富的技术生态。对于开发者而言，这些框架不仅是工具，更是构建智能应用的基础设施——它们降低了AI开发的技术门槛，拓展了可能性边界。

AUTOMIND 框架为自动化数据科学提出创新思路，凭借专家知识库、智能体知识树搜索算法及自适应编码策略三大创新，攻克现有框架在复杂任务应对上的难题，大幅提升了数据科学工作的效率与质量。AUTOMIND 框架为自动化数据科学提出创新思路，凭借专家知识库、智能体知识树搜索算法及自适应编码策略三大创新，攻克现有框架在复杂任务应对上的难题，大幅提升了数据科学工作的效率与质量。

过去几年对于技术人员，尤其是移动和 Web 开发者来说，是动荡的几年。随着人工智能的快速出现和采用[2]、具有颠覆性的新冠疫情、像惊险刺激的过山车一样运行的全球经济，以及看似无休止的技术裁员浪潮[3]，对于每个人来说，这都是一段疯狂的旅程。过去几年对于技术人员，尤其是移动和 Web 开发者来说，是动荡的几年。随着人工智能的快速出现和采用[2]、具有颠覆性的新冠疫情、像惊险刺激的过山车一样运行的全球经济，以及看似无休止的技术裁员浪潮[3]，对于每个人来说，这都是一段疯狂的旅程。

当然，我们不能否认新一代 SSR 技术的优势。它们在功能拓展性、生态丰富度以及与现代前端开发理念的契合度等方面，有着 PHP 无法比拟的优势。但 PHP 的简单高效、低门槛特性，同样值得我们重新审视。当然，我们不能否认新一代 SSR 技术的优势。它们在功能拓展性、生态丰富度以及与现代前端开发理念的契合度等方面，有着 PHP 无法比拟的优势。但 PHP 的简单高效、低门槛特性，同样值得我们重新审视。

从 PDFs 到视觉模型，从零样本智能体到语音交互仪表板，我将 2025 年的顶级 AI 工具融合成一个个人全栈开发引擎，彻底改变了我的开发方式。从 PDFs 到视觉模型，从零样本智能体到语音交互仪表板，我将 2025 年的顶级 AI 工具融合成一个个人全栈开发引擎，彻底改变了我的开发方式。

我不想用Firebase，不想碰Node.js，更不想搞Redis发布订阅或CRDT数据库。我只要两个浏览器标签页——哪怕在不同设备上——能同时编辑同一份文档，并神奇地同步变更。我不想用Firebase，不想碰Node.js，更不想搞Redis发布订阅或CRDT数据库。我只要两个浏览器标签页——哪怕在不同设备上——能同时编辑同一份文档，并神奇地同步变更。

eSIM，比Nano SIM更小。它不再是卡片形式了，而是直接变成了一颗SON-8封装格式的小芯片，嵌入到手机等终端设备的电路板上。eSIM，比Nano SIM更小。它不再是卡片形式了，而是直接变成了一颗SON-8封装格式的小芯片，嵌入到手机等终端设备的电路板上。

本文基于航空业的近期经验，阐述企业架构管理 (EAM) 在制定和实施数据与人工智能战略方面提供的关键功能。我们并非提供包罗万象的数据与人工智能战略指南，而是着重探讨此类战略中一个具体且关键的部分。本文基于航空业的近期经验，阐述企业架构管理 (EAM) 在制定和实施数据与人工智能战略方面提供的关键功能。我们并非提供包罗万象的数据与人工智能战略指南，而是着重探讨此类战略中一个具体且关键的部分。

企业在考虑或部署BAS时，最为关注的焦点在于其生产环境中的无害化能力。许多管理者担心BAS系统模拟攻击会像真正黑客一样，对核心业务系统造成威胁、数据破坏或留下隐患，这种担忧致使BAS系统往往只能在测试环境或小范围非核心区域运行，无法有效验证核心防护能力，难以发挥其最大价值。企业在考虑或部署BAS时，最为关注的焦点在于其生产环境中的无害化能力。许多管理者担心BAS系统模拟攻击会像真正黑客一样，对核心业务系统造成威胁、数据破坏或留下隐患，这种担忧致使BAS系统往往只能在测试环境或小范围非核心区域运行，无法有效验证核心防护能力，难以发挥其最大价值。

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