本文介绍了Rokid智能眼镜AI应用开发的实战指南，强调其“零门槛全栈开发”的理念，旨在让每个人都能轻松成为智能眼镜开发者。通过简单易用的开发工具和全面的技术支持，Rokid降低了智能眼镜开发的难度，使开发者无需深厚的技术背景即可快速上手。在深圳举办的AICon会议上，Rokid展示了其智能眼镜在AI应用开发领域的创新成果与实践案例，吸引了来自各行各业的开发者参与。这一平台不仅提供了完整的开发流程支持，还鼓励创新思维，为开发者打开了通往未来智能穿戴设备世界的大门。
2025年被广泛认为是“Agent之年”，智能体技术正以前所未有的速度革新人工智能产业，并在全球范围内推动创新应用的快速发展。为了进一步激发开发者的创新潜力，由Fellou主办、中源黑客松承办的“Awaken Your Web创新挑战赛”现已正式启动。此次挑战赛得到了小宿科技、微软开发者社区、WayToAGI、AWS User Group等业界知名企业和技术社区的官方合作伙伴支持。赛事面向全球开发者、AI从业者、技术团队以及高校学生开放，旨在共同开启Agent应用的新时代，推动人工智能技术的进一步突破与落地。
AICon深圳站即将拉开帷幕，本次活动将呈现50+技术实践案例，全面解析AI原生时代下的技术落地与演进趋势。作为聚焦人工智能前沿技术与行业应用的重要盛会，AICon致力于为参会者提供深度交流与学习的平台。活动完整议程现已首次发布，涵盖多领域技术分享与实践探讨，期待您的积极参与，共同推动AI技术的发展与创新。
数据库索引技术是提升查询性能的关键手段之一，CMU 15-445课程深入探讨了包括B+树、Trie树和倒排索引在内的多种索引结构。这些索引不仅支持高效的搜索键匹配，还允许在叶子节点中存储额外的列信息。尽管这些列不参与搜索键的匹配过程，但它们的存在使得数据库能够实现“覆盖扫描”，即直接通过索引获取所需数据，避免回表查询带来的性能损耗。这一特性已在PostgreSQL 11和SQL Server等主流数据库系统中得到支持，显著提升了查询效率。
在Java开发与面试中，`@Transactional`声明式事务的失效问题是一个常见但关键的技术点。本文系统梳理了导致事务失效的七大典型场景，包括方法访问权限限制、事务传播机制配置不当、异常未正确处理、非事务方法调用、事务方法被内部调用、数据源未正确配置以及事务超时设置不合理。通过深入分析每种场景的成因，结合实际开发中的常见误区，文章进一步提供了针对性的解决方案，帮助开发者规避事务失效问题，提升系统一致性与可靠性。
自2014年引入以来，Java的Lambda表达式一度被视为提升代码简洁性的优雅工具，广泛应用于函数式编程实践中。然而，到了2025年，其地位已悄然发生变化。Lambda的滥用和误解使其从“代码优化利器”沦为“可读性障碍”。许多开发者误将其当作函数式编程的万能钥匙，忽略了代码清晰性这一核心原则。真正高质量的代码应优先考虑可维护性、协作性和可测试性，而非一味追求简短。随着Java生态的发展，开发者逐渐意识到，Lambda虽有其价值，但不应被过度推崇。
在当前以前后端分离架构为主导的互联网应用中，身份认证是保障系统安全的关键环节。Token认证因其无状态的特性而成为主流的身份验证方案之一。然而，Token的有效期管理是一个需要仔细权衡的问题，它直接关系到安全性与用户体验的平衡。如果Token的有效期设置过短，用户可能会频繁地需要重新登录，影响用户体验；而如果设置过长，则可能会增加安全风险。因此，实现Token的无感刷新机制，即在不影响用户体验的前提下，确保Token的安全性，是提升系统安全性和用户满意度的重要策略。
枚举类型（Enumeration）是一种定义固定常量集合的数据类型，在编程中被广泛用于表示有限的预定义值集合。相比传统的`public static final`变量实现方式，枚举在标识场景下具有更高的实现简便性和代码可读性。通过将相关常量组织为枚举项，开发者可以更直观地表达意图，同时减少维护成本。本文将深入探讨枚举的实际应用，分析其在不同场景中的优势，并与`public static final`变量进行比较，展示枚举在简化代码结构和提升可维护性方面的潜力。
随着系统规模的扩展和业务复杂性的增加，传统的雪花算法在ID生成策略中的局限性逐渐显现。尽管其在简单应用场景中仍具一定适用性，但在面对高并发、分布式系统需求时，更可靠、更灵活的ID生成策略成为首选。此类策略不仅能够适应不断变化的业务需求，还能确保系统的可扩展性和稳定性。因此，在现代系统设计中，采用更高级的ID生成方案显得尤为重要。
随着浏览器逐步淘汰 `substr()` 这一 JavaScript API，开发者面临转向更现代方法的选择。尽管 `substr()` 仍被广泛使用，但其替代方案 `slice()` 和 `substring()` 提供了更清晰、稳定且易于理解的代码结构。这种转变不仅顺应技术发展的趋势，也有助于提升代码质量与可维护性。
生成式人工智能（AI）的迅猛发展正在深刻改变我们的认知方式，并引发了关于技术伦理和开源领域未来发展的新思考。随着AI技术在内容生成、语言理解和创意创作方面的广泛应用，其在推动社会进步的同时，也带来了数据隐私、算法偏见和责任归属等伦理问题。此外，生成式AI对开源社区的依赖与反哺关系成为技术生态可持续发展的关键议题。面对这些挑战，如何在技术创新与伦理规范之间找到平衡，成为当前亟需解决的问题。
本文探讨了麦肯锡公司如何利用其创新的生成式人工智能平台Lilli，重塑其业务流程。Lilli平台通过生成式AI技术，显著优化了麦肯锡的业务模式，提高了工作效率和创新能力。
在深夜的一则重磅消息中，奥特曼领导的OpenAI宣布重新回归开源领域，并推出了两款全新的推理模型——gpt-oss 20B和120B。这一举措标志着自GPT-2发布以来，OpenAI首次以开源形式向公众开放其核心技术，兑现了多年来的承诺。新模型在性能方面与现有的o3-mini和o4-mini相当，且具备在消费级显卡甚至智能手机上运行的能力，极大降低了人工智能推理的门槛，推动了AI技术的普及与应用。
微软最新发布的《生成式 AI 对职业的影响》报告基于2024年1月至9月美国用户与Bing Copilot的20万笔匿名互动数据，揭示了AI时代职业市场的新格局。报告指出，在AI浪潮下，有10类职业最难被AI取代，这些职业通常需要高度的创造力、情感交流和复杂决策能力。这一研究为未来职业发展提供了重要参考。
自2022年起，OpenAI内部持续探讨开源模型的相关议题，并已多次接近实现这一目标。据清华大学校友、OpenAI研究科学家翁家翌透露，OpenAI已在深夜连续发布两个推理模型，性能达到o4-mini水平。这一进展意味着这些模型将能够在笔记本电脑和手机等移动端设备上运行，为人工智能技术的普及和应用开辟了新的可能性。
本文首次系统化综述了多模态大型语言模型（LLM）领域的离散标记化（Discrete Tokenization）技术。通过对技术发展脉络的全面梳理，文章总结了离散标记化在多模态场景下的实际应用，分析了当前研究面临的挑战，并探讨了研究热点与未来方向。该综述旨在为多模态大模型领域的研究者提供一份详尽的技术指南，促进相关技术的进一步发展与应用。
