随着人工智能技术的快速发展，提示工程已成为优化AI模型性能的关键技能。对于ChatGPT、Claude和Gemini等先进语言模型而言，高质量的提示设计不仅是一种技术技巧，更是确保其高效运作的核心因素。研究表明，78%的AI项目失败源于提示设计不佳，而非模型本身的限制，这凸显了掌握提示工程最佳实践的重要性。据预测，全球提示工程市场将在2025年达到5050亿美元，并在2034年前以33%的年复合增长率持续扩张，显示出这一领域的巨大潜力与重要性。
在现代网页开发中，DOM性能优化成为提升用户体验的关键环节。重绘（Repaint）和回流（Reflow）是影响页面渲染性能的核心因素。重绘仅涉及元素外观的变化，如颜色或阴影的调整，而回流则需要重新计算元素的位置与大小，对性能消耗更大。为了减少这些操作带来的性能损耗，开发者可以采用虚拟DOM技术，通过内存中的高效比对机制，最小化实际DOM操作次数，从而显著提升页面响应速度和整体性能。
本文探讨了手动部署JAR包在灵活性和效率方面的局限性，并提出了动态上传与热部署作为优化解决方案。文章重点分析了两种实现接口调用的方法：其一是依托Spring框架的上下文管理机制，适用于注解驱动的“calculate”方法；其二是不依赖Spring管理的反射机制，以“add”方法为例，展示了更灵活但需谨慎使用的实现方式。通过对比两种方法，文章旨在为开发者提供在不同场景下合理选择部署策略的参考依据。
Jupyter 魔法命令是数据科学领域中提升工作效率和代码质量的关键工具。这些命令提供了一系列专业化的功能和快捷方式，覆盖了从性能测量、调试分析，到变量管理和输出控制等多个关键环节。通过合理使用这些魔法命令，数据科学家可以更高效地开发、测试和优化代码，从而显著提升项目进展速度和代码可靠性。
本文将探讨18种不同的编程语言如何实现输出功能，通过对比它们的语法和开发工具，展示各类语言在代码实现上的特点。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中了解不同编程语言在输出功能上的差异与共性，从而更好地选择适合自身需求的语言进行开发工作。
近年来，大型语言模型在多个领域展现出强大的潜力，但在解决数学问题方面仍存在显著弊端。卡内基梅隆大学（CMU）对20多个大模型进行了系统评估，揭示了其训练过程中存在的陷阱，例如过度依赖模式匹配而缺乏真正的逻辑推理能力。这些局限性表明，尽管大模型在语言生成和理解上表现优异，但面对需要精确计算和深层数理推导的问题时，往往难以提供可靠答案。正如俗语所说，“掌握数理化，走遍天下都不怕”，这一观点同样适用于人工智能领域，强调了基础科学知识的重要性。
本文介绍了一种创新的个性化学习技术——NCAL，旨在解决教育领域数据中的长尾分布问题。通过调整文本嵌入的分布，该方法优化了模型对少数类别的识别和处理能力，从而显著提高个性化学习的效果。这一技术的应用为教育创新提供了新的思路，特别是在提升学习者体验和学习成果方面展现出巨大潜力。
在最新的AGI（人工通用智能）测试中，一个由三个AI系统组成的团队取得了最高分，展现了强大的协作潜力。该团队包括ChatGPT，以其对话的流畅性和自然语言生成能力著称；Gemini，因其卓越的多模态处理能力而闻名；以及DeepSeek，以擅长分析长上下文和深入逻辑推理而受到关注。这次测试标志着AI技术在迈向通用智能道路上的重要进展。
在短短180天内，一个由8人组成的团队借助AI技术实现了5.7亿的巨额收入，所有成员均达成了财务自由的目标。这一成功案例表明，在当今时代，拥有真正技能的年轻人通过AI技术实现财富增长的可能性甚至超过了中彩票。其中，Claude和Gemini作为关键的技术工具，为团队的高效协作与精准决策提供了强大支持，成为项目成功的不可或缺因素。
Ceph RBD，作为一个开源的分布式存储系统，在迎来其15周年纪念之际，已经成为支持OpenStack和Kubernetes的重要存储解决方案。本文由Yehuda Sadeh-Weinraub撰写，讲述了两位开发者通过开放和透明的合作方式共同创建Ceph RBD的故事。他们的合作不仅推动了项目的成功，也体现了开源社区中协作的力量。Ceph RBD的发展历程展示了如何通过共同努力实现技术突破，并为全球用户提供高效、可靠的存储服务。
为了最大化人工智能团队的效能，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员提出了一项创新性解决方案——开发名为MultiAgentBench的新基准测试。该工具旨在全面评估和优化多智能体协作的效果，标志着在自然语言处理领域迈出了重要一步。这项研究成果因其先进性和实用性，已被2025年ACL顶级会议正式收录，彰显了其学术与应用价值。
苹果公司近日宣布，被视为CEO蒂姆·库克潜在接班人的公司二号人物杰夫·威廉姆斯（Jeff Williams）正式退休。杰夫·威廉姆斯在苹果任职期间，主导了Apple Watch的开发和推出，为公司的可穿戴设备业务奠定了坚实基础。他的离开引发了外界对苹果未来领导层布局的高度关注。
在AI编程工具迅速发展的背景下，程序员面临越来越多的工具选择。然而，找到真正适合自己的工具并不在于追逐潮流，而是基于个人的工作习惯和具体项目需求进行评估。每个程序员的工作流程存在差异，只有将工具与自身流程有效匹配，才能最大化提升效率与创造力。因此，在选择AI编程工具时，应理性分析自身需求，避免盲目跟风。
在人工智能技术迅速发展的背景下，包括北京大学和哥伦比亚大学在内的世界知名学府卷入了一场关于AI提示（AI prompt）与论文质量的学术争议。研究人员普遍认为，人工智能应被定位为辅助写作的工具，而非评估科研质量的标准。谢赛宁也受到这一风波的影响，进一步引发了对AI生成内容在学术领域应用的重新审视。此次争议凸显了在科研评估中如何合理使用人工智能技术的重要性。
在硅谷，“黑帮”一词通常让人联想到PayPal Mafia，这是一群曾就职于PayPal并后来成为成功创业者的精英。然而，近年来一个新的“黑帮”正在崛起——OpenAI Mafia。随着人工智能市场的迅速扩张，估值已达千亿美元级别，前OpenAI员工纷纷离职创业，投身于这场技术革命的浪潮之中，试图在AI领域掀起新的风暴。
在技术不断演进的过程中，张晓曾主导使用 Angular 技术栈重构了一个原本基于 jQuery 的应用，这一过程提升了项目的可维护性和开发效率。然而，在转向 React 时，她却遭遇了前所未有的复杂性困扰。最初，她仅计划简要阐述 React 的不足之处，但随着实践深入，她发现这个话题远比预想的复杂，难以简单概括。React 的组件嵌套、状态管理以及生态碎片化等问题让她在开发过程中频频受阻，引发了对技术选型的深刻反思。
