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為何95%的AI項目注定失敗?回到未來,策略型代理AI才是正確路徑
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縮放定律Scaling正慢性死亡,算力收益遞減,AI的下一個增長極是模型如何交互
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最諷刺的一點在于:Stack Overflow 花了十多年積累的內(nèi)容,變成了 AI 模型的燃料——而這些 AI 現(xiàn)在回答問題更快、更友好、更少審判感。曾經(jīng)幫助無數(shù)人學習的“問答圣地”,如今處在一個開發(fā)者經(jīng)常“根本不需要再去問”的時代里。

2026-01-09 13:46:45

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DeepMind發(fā)布SIMA 2!打通「感知-推理-行動-反思」閉環(huán)
Deepmind推出的SIMA 2,讓智能體能在虛擬環(huán)境(商業(yè)游戲)中,邊聊天邊進行復雜的多模態(tài)推理。作為具身通用智能的原型,SIMA 2已從靜態(tài)數(shù)據(jù)集邁向無限程序化生成的訓練場。

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一、前言該系列依舊會帶著大家,了解,開闊一些不怎么熱門的API,也可能是偷偷被更新的API,也可以是好玩的,藏在官方文檔的邊邊角角當然也...

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Doublewrite機制是MySQL InnoDB存儲引擎中一項看似簡單但至關(guān)重要的數(shù)據(jù)保護技術(shù)。

2026-01-09 10:10:00

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如果說 2021 年 Andy Pavlo 首次提出“PostgreSQL 正在吞噬數(shù)據(jù)庫世界”,那么 2025 年則是這一預言的終極驗證。PostgreSQL 不再僅僅是一個選項,它已經(jīng)成為了行業(yè)標準,引發(fā)了云巨頭之間近乎瘋狂的并購與研發(fā)競賽。

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Pyecharts 可視化教程:從入門到精通的數(shù)據(jù)可視化進階之路
本文將通過多個精心設(shè)計的實戰(zhàn)案例,深入講解Pyecharts的核心功能和高級技巧,幫助讀者從零開始掌握這一強大的可視化工具,最終能夠獨立完成專業(yè)級別的數(shù)據(jù)可視化項目。

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企業(yè) AI 系統(tǒng)面臨的九大網(wǎng)絡(luò)安全威脅:從數(shù)據(jù)投毒到提示注入
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全球最大AI榜單塌房!52%高分答案全是胡扯,硅谷大廠集體造假?
誰能想到,AI界最權(quán)威的大模型排行榜,竟然是個徹頭徹尾的騙局?

2026-01-09 09:05:55

AI大模型技術(shù)
Meta收購Manus最新進展:商務(wù)部介入,啟動評估調(diào)查
Meta收購Manus,或許還未到塵埃落定之際。

2026-01-09 09:01:33

Meta收購技術(shù)
AGENTS.md:給你的 AI 編碼助手一份專屬的 README
為了解決這個溝通鴻溝,一個簡單、開放的規(guī)范誕生了:AGENTS.md。你可以把它理解為?一份專門寫給 AI 編碼代理的 README。這是一個專門為 AI 助手準備的、格式統(tǒng)一的 Markdown 文件,放置于項目的根目錄。它提供了一個穩(wěn)定、可預測的地方,用來存放那些能幫助 AI 高效工作的指令和上下文。

2026-01-09 09:00:36

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清庫存!DeepSeek突然補全R1技術(shù)報告,訓練路徑首次詳細公開
新版本論文的信息量很大,不止是補了幾塊附錄,正文也被大幅度翻修,幾乎像重寫了一篇。

2026-01-09 09:00:00

DeepSeek技術(shù)訓練
AI月產(chǎn)十億行代碼,暴增76%!程序員論壇炸鍋:代碼行數(shù)≠生產(chǎn)力!
想知道硅谷的程序員怎么使用AI編程,被2000家公司使用的AI代碼審查智能體Greptile基于每月用AI審核的的十億行代碼,發(fā)布了AI編程年度報告,揭示了使用AI編程后帶來的生產(chǎn)率提升,但對此程序員們卻無法感同身受。

2026-01-09 08:58:25

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2026-01-09 08:58:00

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誰說老實人賺不到錢?Claude用一張3500億的支票打臉OpenAI
出走5年,估值翻倍!曾被嘲笑「太保守」的Anthropic,正憑3500億美元身價硬剛OpenAI。看理想主義者如何靠極致安全與Coding神技,在ARR激增的復仇路上,終結(jié)Sam Altman的霸權(quán)!

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智元首發(fā)SOP系統(tǒng):打破離線訓練瓶頸,讓具身智能在“干中學”
當機器人走出實驗室,走向開放、復雜且持續(xù)變化的真實世界時,一個更核心的問題隨之出現(xiàn):如何真正實現(xiàn)通用機器人的規(guī)模化部署與智能化運行。

2026-01-09 08:53:00

機器人訓練系統(tǒng)
AI精準編輯門檻大降:開源框架提升編輯一致性,即插即用
近日,來自中山大學iSEE實驗室、香港中文大學MM Lab、新加坡南洋理工大學、香港大學的研究團隊發(fā)布了最新研究成果ProEdit。

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AI開源框架
「聽覺」引導「視覺」,OmniAgent開啟全模態(tài)主動感知新范式
浙江大學、西湖大學、螞蟻集團聯(lián)合提出 OmniAgent。

2026-01-09 08:50:00

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語義感知+Graph推理:AgentVNE重新定義邊緣智能體部署
AgentVNE 首次把“大模型的語義理解”與“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲感知”無縫縫合,讓多智能體在邊緣的“買房”過程——看得懂學區(qū)、挑得到戶型、還砍得下價格,真正實現(xiàn)了高親和、低延遲、高接納的敏捷部署。未來,當 IoA 時代到來,AgentVNE 就是邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的“王牌置業(yè)顧問”。

2026-01-09 08:48:21

AgentVNE邊緣智能體語義感知
深入感知級別圖像理解:UniPercept 統(tǒng)一圖像美學、質(zhì)量與結(jié)構(gòu)紋理感知
近日,來自上海人工智能實驗室、中科大、北大、清華等機構(gòu)的研究者聯(lián)合發(fā)布了 UniPercept。這是首個統(tǒng)一了 美學(Aesthetics)、質(zhì)量(Quality)、結(jié)構(gòu)與紋理(Structure & Texture) 三個維度的感知級圖像理解框架。

2026-01-09 08:46:00

AI模型目標檢測
4D通用世界模型!中科院NeoVerse用百萬單目視頻直接構(gòu)建
4D世界模型的核心愿景是混合重建與生成,即先理解場景的幾何與運動結(jié)構(gòu),再以此引導新視角的視頻生成。

2026-01-09 08:43:00

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DeepSeek OCR + mHC 將開啟多模態(tài)“信息動力學”新范式
站在2026年初,回頭看DeepSeek這兩項看似孤立卻內(nèi)在契合的技術(shù), 筆者隱約察覺到?DeepSeek可能的大棋局。OCR 是關(guān)于“感知”的革新,mHC 則是關(guān)于“認知”的重塑,兩者融合,會帶來一次多模態(tài)大模型向“信息動力學”本質(zhì)的回歸。

2026-01-09 08:40:45

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從 Requests 到 Playwright,兩個簡單項目帶你理解 Python 爬蟲到底能干什么
我們獲取到了網(wǎng)頁的全部信息后,我們其實就可以用 BeautifulSoup 這個庫來進行內(nèi)容的獲取。比如說在上面那段 HTML 代碼里,其實里面最關(guān)鍵的東西只有兩個,就是 h1 標題以及 p 段落里面的信息了。

2026-01-09 08:30:08

RequestsPlaywrightPython
從內(nèi)存管理角度看CMA:連續(xù)大塊內(nèi)存分配支撐
在未使用 CMA 之前,由于內(nèi)存碎片化,視頻編輯軟件在加載和處理大尺寸視頻文件時,經(jīng)常會出現(xiàn)卡頓、響應(yīng)緩慢的情況,嚴重影響了用戶的編輯體驗。為了解決這個問題,開發(fā)團隊在軟件中集成了 CMA 功能 。

2026-01-09 08:19:09

LinuxCMA內(nèi)存分配
為什么不建議基于Multi-Agent來構(gòu)建Agent工程?
隨著LLM的快速突破,目前算是正式進入了LLM和AI Agent時代的早期。這個時期可以用Web開發(fā)來進行類比,就相當于正處于使用原始的HTML & CSS來開發(fā)網(wǎng)頁的時代。至于像Web開發(fā)后面的React(及其衍生框架)以及相關(guān)的腳手架、構(gòu)建模式以及開發(fā)哲學等,都還處于大眾探索創(chuàng)新的階段。

2026-01-09 08:14:53

Agent工程LLMAI Agent
Meta這篇AI“修仙”論文火了:不用人類教,讓AI自己“卷”自己
SSR還只是早期探索,比如它全靠單元測試驗證,可能被模型“鉆空子”,而且訓練穩(wěn)定性偶爾抽風。但它的潛力巨大——未來如果能控制bug分布多樣性,或者合成多步任務(wù),簡直能讓AI自主開發(fā)軟件,就像讓機器人自己學蓋房子,不用藍圖也能搭出摩天樓。

2026-01-09 08:08:06

SSRFigure 3編輯器工具
Java 并發(fā)編程:JUC 包中原子操作類的原理和用法
Atomic 包提供的基本類型原子操作類有 AtomicInteger、AtomicBoolean 和 AtomicLong。它們的底層實現(xiàn)方式和使用方式是一樣的。所以我們只以其中一個——AtomicInteger 為例進行分析。AtomicInteger 主要用于對 int 類型的數(shù)據(jù)執(zhí)行原子操作。它提供了原子自增方法、原子自減方法以及原子賦值方法等 API。

2026-01-09 08:04:57

Java 并發(fā)JUC 包AtomicLong
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2026-01-09 08:00:00

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進階指南:BrowserUse + AgentRun Sandbox 最佳實踐
本文是 AgentRun Browser Sandbox 快速上手實踐指南的姊妹篇,專注于高級集成方案、生產(chǎn)環(huán)境的最佳實踐、性能優(yōu)化和部署策略。

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Spring Boot 高級技巧:讓 RequestBody 支持“重復讀取”的正確姿勢
在 Servlet 規(guī)范以及 Spring MVC 默認實現(xiàn)中,HttpServletRequest?的?InputStream?/?Reader一旦被消費,后續(xù)將無法再次讀取。這意味著:前置組件讀了,Controller 就“餓死”了。

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Instagram十億級“用戶名已被占用”背后的架構(gòu)設(shè)計
為了降低內(nèi)存使用,通常采用壓縮字典樹(也稱為基數(shù)樹)。壓縮嘗試不是將每個字符都存儲為一個節(jié)點,而是將單子節(jié)點鏈合并成一條邊。這種方法既節(jié)省空間,又減少查找步驟,使結(jié)構(gòu)在規(guī)模化應(yīng)用時更具實用性。

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全面解析 Agent Engineering 的十大工程維度:生產(chǎn)級 Agent 系統(tǒng)的煉成之路
智能體工程目前并不存在絕對標準的架構(gòu)與方法。不同企業(yè)、不同場景的要求并不相同,你完全可以針對性的做能力裁剪、合并或先后分期建設(shè)。你也可以把以上的工程實踐作為生產(chǎn)準入前的自檢參考,檢查每一個工程維度上是否有明確的策略或者最小可用實現(xiàn)?

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不只是云賬單:AI治理正在吞噬的“隱形運營成本”,CIO必須正面解決
企業(yè)AI項目屢屢卡在落地階段,真正的原因并非技術(shù)不足,而是成本與風險被割裂管理。財務(wù)團隊關(guān)注云支出,風險團隊盯緊合規(guī),技術(shù)團隊追求創(chuàng)新,結(jié)果往往是模型要么運行成本失控,要么治理風險不可承受。

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AI企業(yè)機器學習運維
AI走進董事會:2026年CIO必須回答的是AI如何影響業(yè)務(wù)決策
2026年,AI已從業(yè)務(wù)支持工具轉(zhuǎn)變?yōu)樗茉炱髽I(yè)命運的智能層。董事會關(guān)注的不再是是否使用了AI,而是能否理解、監(jiān)管并信任AI的決策。

2026-01-09 07:00:00

AICIO企業(yè)
告別多層 for 循環(huán)!Python 用 funcy 一行搞定數(shù)據(jù)處理,新手也能秒變優(yōu)雅
今天給新手小白安利一款「數(shù)據(jù)處理神器」——funcy!它把常見的循環(huán)、判斷邏輯做成了現(xiàn)成函數(shù),一行代碼替代十幾行for循環(huán),列表、字典處理優(yōu)雅到飛起,新手五分鐘就能上手。

2026-01-09 06:15:00

數(shù)據(jù)處理funcy開發(fā)
手把手搭建基于 Prometheus + Grafana 的高效且全面的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控體系(附部署指南)
本文將詳述基于異構(gòu)融合底座Ray重構(gòu)混元數(shù)據(jù)管道的相關(guān)工作,通過云原生調(diào)度融合、計算范式統(tǒng)一及平臺化建設(shè),構(gòu)建高效靈活的新一代AI數(shù)據(jù)底座,并深入解析我們在容錯、資源利用率、規(guī)模化、可觀測性等方面的優(yōu)化實踐。

2026-01-09 06:10:00

AIRay大語言模型
MySQL 隱蔽 BUG:組合條件查詢無故返回空集?深度排查與規(guī)避方案
本次問題的本質(zhì)是 MySQL 8.0.40 版本中,降序主鍵與索引合并交集模式的底層邏輯沖突—— 二級索引的存儲結(jié)構(gòu)受降序主鍵影響,導致索引合并時無法正確計算結(jié)果交集,最終查詢 “丟失” 數(shù)據(jù)。

2026-01-09 06:05:00

MySQL數(shù)據(jù)庫運維
別再用 Count() == 0 了!C# 集合判空的五個認知盲區(qū)
本文不講理論套話,用 benchmark + SQL Profiler 實測數(shù)據(jù)說話,并給出可復用的「集合判空決策樹」。

2026-01-09 06:00:00

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TypeScript 的本質(zhì)并非類型,而是信任
我真正理解 TypeScript 的那天,是我不再把紅色波浪線當作“阻礙”。 我開始把它當作護欄。那些提示其實在說:“放心,我兜著你。”它不是來拖慢你的。 它是讓你能信任你的代碼、信任你的團隊、也信任未來的自己。所以 TypeScript 不是關(guān)于 types。 它是關(guān)于信任:開發(fā)者和代碼之間、隊友和隊友之間、現(xiàn)在和未來之間。

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TypeScripttypes信任體系
SentGraph:一句一句把多跳RAG“畫”成圖
單跳場景:把文檔切成 200 字左右的 chunk,做向量相似度檢索 → LLM 直接答,夠用。多跳場景:需要把 2-4 份文檔里的證據(jù)拼成一條“推理鏈”。chunk 粒度粗,一次就帶回一整段,里面 60% 是干擾句,關(guān)鍵句反而被淹沒 → 鏈條斷了,LLM 開始“胡編”。

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后端開發(fā)必看:最簡單的 Java 登錄認證框架 Sa-Token 上手指南
其實 Sa-Token 的強大遠不止于此,它還支持 踢人下線、賬號封禁、二級認證、跨域身份共享 等高級功能。但對于 90% 的業(yè)務(wù)場景,掌握 ??login??、??checkLogin?? 和 ??logout?? 這三板斧,就已經(jīng)足夠應(yīng)付了。

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我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩暮诵挠^點是:2025?年大語言模型的真正突破不在于參數(shù)規(guī)模的擴張,而在于訓練范式、智能形態(tài)與應(yīng)用架構(gòu)的深層轉(zhuǎn)變?——?尤其是基于可驗證獎勵的強化學習(RLVR)、AI?作為“幽靈”而非“動物”的認知重構(gòu),以及面向垂直場景的新型?LLM?應(yīng)用層的崛起。

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LLM大語言模型RLVR
圖片分類業(yè)務(wù)推理性能探索
如何榨干GPU的每一分性能?本文將完整復盤我們的優(yōu)化之旅,記錄我們?nèi)绾瓮ㄟ^七個階段的迭代,跟隨性能瓶頸的不斷轉(zhuǎn)移,將單張圖片的平均處理時間從 53.64ms 極致壓縮到 8.34ms,最終實現(xiàn)了超過 6.4倍 的性能提升。

2026-01-09 02:11:00

GPUPyTorch性能基準
解鎖LLM推理速度
LLM推理優(yōu)化不存在單一解決方案,而是需要多種技術(shù)組合的系統(tǒng)工程。成功的推理系統(tǒng)需要平衡延遲、成本、質(zhì)量和穩(wěn)定性,并針對真實工作負載持續(xù)驗證優(yōu)化效果。

2026-01-09 02:11:00

LLM模型壓縮解碼優(yōu)化
年終總結(jié)輕松了!這份經(jīng)營報告,竟有15張圖表!揭秘AI如何讓數(shù)據(jù)開口說話
在數(shù)據(jù)爆炸的時代,最稀缺的不是數(shù)據(jù),而是從數(shù)據(jù)中提取智慧的能力。AI給了每個人這種超能力,關(guān)鍵在于你愿不愿意伸手去接。不要成為那個還在手工做圖表,而同事已經(jīng)用AI完成分析的人。

2026-01-09 01:55:00

AI數(shù)據(jù)經(jīng)營報告
Claude Skills 指南:讓AI智能體掌握專業(yè)技能
Claude Agent Skills(技能)是一種可復用的文件系統(tǒng)資源,為Claude提供特定領(lǐng)域的專業(yè)知識、工作流程和最佳實踐。與傳統(tǒng)的提示詞不同,Skills可以按需加載,無需在每次對話中重復提供相同的指導。

2026-01-09 01:45:00

AI智能體ClaudeAgent
告別 -Xmx 與 JVM 調(diào)優(yōu),G1 GC 引入智能動態(tài)堆,yyds 閉環(huán)了
我們或許只需要告訴 JVM “你最多能用這么多”,而無需再操心“你平時該用多少”這種動態(tài)問題。這無疑是 Java 生態(tài)向更易用、更智能方向演進的一個重要里程碑。

2026-01-09 01:33:00

JVM 調(diào)優(yōu)G1 GC智能動態(tài)堆
實戰(zhàn)任務(wù)一:登錄界面設(shè)計開發(fā)實踐
環(huán)境:SDK:API20DevEcoStudio6.0.0Release一.創(chuàng)建項目參考文章,新建一個HarmonyOS6項目[HarmonyOS6如何新建一個項目(小白學習版)](https...

2026-01-08 17:43:46

HarmonyOS6
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