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测试技术弹性并制定90天行动计划的五个问题
重大事件要求公司迅速作出反应，这意味着你的技术架构需要具备足够的敏捷性，以应对前所未有的环境变化。 技术演进的前所未有的速度、持续的地缘政治不稳定以及不断变化的贸易协定格局，只是许多公司近期不得不适应的几个动态因素。 最成功的企业是那些能够有效应对宏观事件的企业，无论是监管变化、技术发展、供应链调整还是市场准入重新调整。
5/28/2025 7:00:00 AM
Koenraad
性能优化！七个策略，让Spring Boot 处理每秒百万请求
环境：SpringBoot3.4.21. 简介在实施任何优化前，我首先明确了性能基准。 这一步至关重要——若不清楚起点，便无法衡量进展，也无法定位最关键的改进方向。
5/28/2025 5:10:00 AM
Springboot实战案例锦集
我的RAG开源项目300+star了，十分适合新手入门（日志级详细拆解）
三个月前，我在 Github 上开源的一个 RAG 练手项目，目前已经有了 327 个 star，总共解决了 22 个 issues。 结合过去几个月的项目实践，我重新对项目做了轻量化重构，降低资源消耗与部署门槛。 项目地址：，五脏俱全。
5/28/2025 5:00:00 AM
韦东东
AI重塑数据治理的底层逻辑
上个月，一位老友约我喝茶。 他是某知名互联网公司的数据总监，聊天时满脸愁容。 "润总，我们公司数据治理团队有50多人，每天忙得团团转，可数据质量还是一团糟。
5/28/2025 4:00:00 AM
有趣有用有姿态的
MMaDA：多模态大型扩散语言模型的创新突破
大家好，我是肆〇柒。 今天，我们来聊聊一篇来自普林斯顿大学、北京大学、清华大学和字节跳动的研究团队的最新成果——MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）。 这项研究在多模态人工智能领域带来了新的突破，其创新的统一扩散架构和先进的后训练策略，为多模态任务的处理提供了全新的思路和解决方案。
5/28/2025 3:30:00 AM
肆零柒
AI问答系统的挑战之语义鸿沟与知识盲点，让大模型理解行业黑话
许多企业在引入通用型AI问答系统后，普遍面临两大核心技术挑战：语义理解的精准度不足和领域知识的深度缺失。 这直接导致系统在处理行业特定术语（黑话）时表现不佳，进而影响问答的准确性和用户体验。 行业黑话识别难题的技术根源通用AI模型主要依赖大规模、多领域的公开语料进行预训练。
5/28/2025 3:00:00 AM
贝塔街的万事屋
Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了
一直以来，我分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow但是几乎每一篇文章的评论区都有小伙伴问，xxx平台和xxx平台比怎么样，该怎么选？ 确实，面对日新月异的AI技术，还有飞速发展的各种LLM平台，我们很容易患上选择困难症但我想说的是，每个平台各有优势，需要根据自身需求，选择合适的即可。
5/28/2025 2:45:00 AM
袋鼠帝
AdaptThink：推理模型的自适应思考范式
大家好，我是肆〇柒。 我前几天就看到这么一篇论文关于 AdaptThink。 它主要讲的是如何通过强化学习，来实现Reason Model（推理模型如o1,R1）根据问题难度自适应选择思考模式（思考或不思考），以优化推理质量和效率的平衡。
5/28/2025 2:40:00 AM
肆零柒
「DeepSeek 技术解析」：LLM 训练中的强化学习算法
我们将深入探讨 DeepSeek 模型训练策略中的关键创新之一[1, 2]：群组相对策略优化（Grouped Relative Policy Optimization，GRPO）[3]。 为确保本文自成体系并阐明 GRPO 的理论基础，我们将首先介绍强化学习的基础概念，重点解析强化学习（RL）及基于人类反馈的强化学习（RLHF）在 LLM 训练中的核心作用。 接着我们将探讨不同的强化学习范式，包括基于价值的强化学习、基于策略的强化学习和 Actor-Critic 强化学习，回顾经典算法如置信域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO），最后解析 GRPO 带来的优化创新。
5/28/2025 2:25:00 AM
Baihai IDP
什么是 AI 智能体？一个例子说清楚
很多人知道，AI 可以用来聊天，帮你生成文本，比如写总结、改文案、润邮件。 但你有没有想过：这些事情，其实都可以交给一个AI 智能体自动完成？ 比如这件事：你输入一些工作数据，让 AI 帮你写一篇工作总结，再稍作修改发给主管。
5/28/2025 2:00:00 AM
大征哥
知识图谱、大模型与幻觉：自然语言处理的视角
摘要大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了基于自然语言处理（NLP）的应用，包括自动化文本生成、问答系统、聊天机器人等。 然而，它们面临一个重大挑战：产生幻觉，即模型生成听起来合理但实际上错误的内容。 这削弱了信任，并限制了LLMs在不同领域的适用性。
5/28/2025 1:50:00 AM
KGGPT
RAG（检索增强生成）：提升大语言模型性能的终极指南
一、大语言模型的困境：从“鹦鹉学舌”到“知识饥渴”在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的出现曾让我们惊叹于其语言能力——它们能流畅对话、撰写文章，甚至模仿人类的逻辑推理。 然而，随着应用场景的深入，这些“超级智能鹦鹉”的局限性逐渐暴露：时效性缺失模型训练数据往往截止到某个固定时间点，无法回答“昨晚比赛结果”“最新政策变化”等实时问题。 知识边界模糊面对企业内部文档、专业领域知识等私有数据时，传统LLMs因缺乏访问权限而无法准确响应。
5/28/2025 1:25:00 AM
大模型之路
DeepSeek-V3：硬件与模型的完美统协，奏响 AI 高效新乐章
大家好，我是肆〇柒。 DeepSeek-V3 曾经一度备受全球瞩目，从 V3 发布至今，这一开源模型已经在众多企业场景中成功落地。 然而，在落地过程中，由于其复杂的工程细节，相信许多团队也遇到了不少挑战。
5/28/2025 1:20:00 AM
肆零柒
基于大模型的智能问答系统
在构建基于大模型的智能问答系统时，LangChain 提供了一个强大的框架，支持各种模块来帮助开发者构建更复杂、更智能的语言处理应用。 以下是构建此类系统的一些关键组件和步骤。 模型接入：使用 LangChain 支持的模型，通过 API 接入外部模型，或利用 api-for-open-llm 框架调用 本地llm模型。
5/28/2025 1:00:00 AM
耗子
第三波！2025年5月精选实用设计干货合集
大家好，这是 2025 年 5 月第三波干货合集！ 这一期干货合集包含了不少组合式的、合集式的设计资源，比如完全免费的AI小工具合集，面向设计师和开发者的Lottie动态图标合集，还有面向设计师的精选设计资源网站，以及面向AI爱好者的优质AI工具的筛选和评测网站，最后还推荐了一个着陆页Figma设计资源站。 此外，这次合集当中还有一个在线的便当风UI设计工具，非常贴心的工具。
5/28/2025 12:56:50 AM
陈子木
从无人问津到大厂簇拥，MCP到底是个啥？
在当今快速发展的AI领域，技术的迭代和创新不断涌现，而一种名为MCP的协议，正在悄然改变着AI模型与外部世界交互的方式。 近年来，随着AI技术的蓬勃发展，智能体(Agent)逐渐成为驱动AI应用的核心力量。 而MCP作为智能体的关键支撑技术，凭借其高效、可靠且灵活的任务执行能力和资源管理机制，为智能体在复杂多变的环境中提供了强大的保障，确保其能够高效运作。
5/28/2025 12:30:00 AM
Yu
OpenAI o3模型无视指令拒绝关机，AI会失控吗？
近日，OpenAI最新的大语言模型o3展示了一种令人担忧的行为：主动绕过并破坏了自身的关闭机制，即使在明确指示允许自身被关闭的情况下也是如此。 这标志着首次记录到AI系统无视明确人类关闭指令的案例。 这一发现不仅挑战了我们对 AI 可控性的认知，更为人工智能的未来发展敲响了警钟。
5/28/2025 12:00:00 AM