“全勤生”已成为进博会的一道独特风景线，这些连续多年参展的企业与个人，以坚定步伐践行着与中国同行的承诺。他们不仅见证了进博会从首届至今的蓬勃发展——累计吸引145个国家和地区参展，意向成交额达735.2亿美元（2023年数据），更在开放合作中捕捉到广阔机遇。从科技创新到消费升级，“全勤生”深度融入中国市场的脉动，在共享发展机遇中实现自身跃升。他们的坚持，是信任的体现，更是对共同发展的有力诠释。
在第八届中国国际进口博览会上，贝加莱（B&R）展示了其在数智创新领域的最新成果——一系列融合人工智能技术的工业自动化新品。此次发布的AI新品聚焦智能工业场景，通过边缘计算与深度学习算法的结合，显著提升了生产过程中的预测性维护、质量检测与系统优化能力。作为全球领先的工业自动化解决方案提供商，贝加莱依托强大的技术研发实力，推动AI在复杂制造环境中的实时应用，助力企业实现高效、柔性与可持续发展。
在《大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来10年》一文中，一位大型科技企业的首席信息官深入剖析了人工智能对未来十年软件开发行业的深远影响。他指出，AI将显著提升代码生成效率，预计到2030年，超过70%的常规编码任务将由AI自动完成。然而，开发者的角色不会被取代，而是向系统设计、架构优化和复杂问题解决等高阶能力转移。CIO强调，未来的开发者需具备AI协作能力、跨领域思维与持续学习意识，以适应技术范式变革。企业也将重构人才培养体系，推动“AI+人类”协同开发新模式，实现创新效率的跃升。
传统搜索技术在应对复杂、特定场景需求时存在明显局限，难以高效满足开发者对精准信息的获取需求。本文探讨了通过优化数据组织方式与引入智能代理（Agent）推理机制，提升信息检索的智能化水平。借助结构化数据管理与自主学习能力的智能代理，系统可实现更深层次的语义理解与上下文关联分析，显著提高搜索效率与准确性。此外，为帮助开发者深入掌握相关技术，扫描二维码添加企业微信小助手并加入专属开发者群，即可免费获取讲师PPT资料，助力技术学习与实践应用。
在分布式多节点环境中，高效的数据管理是保障系统稳定运行的核心。本文探讨了通过统一数据格式来简化跨节点数据交互的实践方法，提升系统集成效率。同时，重点分析了确保数据一致性的关键策略，涵盖数据准确性与完整性两个维度，以应对节点间数据同步的挑战。此外，文章提出了一套完整的备份与恢复框架构建方案，强化数据安全与系统容灾能力。为帮助开发者深入理解并应用相关技术，文末提供学习资源：扫描二维码添加企业微信助手，即可一键加入开发者专属群组，并获取讲师PPT资料，助力技术进阶与实战落地。
本文探讨了通过构建科学的指标监控体系与优化ABQ指数，有效应对体外受精（IVF）技术在临床应用中的两大核心挑战。研究表明，系统化的数据监测不仅提升了胚胎培养质量评估的准确性，也显著提高了妊娠成功率。为促进相关技术知识的传播与专业技能提升，文章提供便捷学习途径：读者可扫描二维码添加企业微信小助手，加入专为开发者设立的企业微信群组，免费获取权威讲师的PPT资料，助力高效学习与实践应用。
在LLM时代，软件研发正迎来以智能化为核心的新范式变革。InfoQ《极客有约》栏目邀请百度、汽车之家、平安科技等企业的一线实践者，深入探讨大型语言模型在研发流程中的实际应用进展。从代码生成到测试优化，LLM已显著提升开发效率，部分团队反馈编码效率提升达40%。然而，模型输出稳定性、代码安全性与团队协作模式的重构仍构成主要落地挑战。各企业通过构建内部工具链、强化Prompt工程与引入人工审核机制，逐步推动技术落地。实践者强调，新范式不仅改变技术栈，更需组织文化与流程管理的协同进化。
2024年6月5日，自动驾驶领域两大领军企业——文远知行与小马智行，同步在香港交易所正式挂牌上市，标志着中国智能驾驶商业化进程迈出关键一步。上市仪式上，文远知行首席执行官韩旭与小马智行联合创始人兼CEO彭军共同出席，并就行业未来展开友好交流，展现出同行间的尊重与合作愿景。此次港股上市不仅为两家企业注入强劲资本动力，也进一步提升了市场对自动驾驶技术落地的信心。作为全球智能出行领域的创新代表，文远知行与小马智行在技术研发、测试里程及商业化运营方面均处于领先地位，持续推动中国智造走向国际舞台。
在数字化转型浪潮中，传统行业面临AI产品选择困惑、架构设计复杂与人才培育误区三大核心挑战。资深AI架构师凭借对技术趋势的深刻理解与跨领域实践经验，能够帮助企业精准评估AI产品适用性，构建可扩展、高兼容的AI架构体系，并规避“重技术轻应用”或“盲目引进高端人才”的人才培养误区。本期《极客有约》视频指出，超过60%的企业在转型初期因架构设计不合理导致系统集成困难，而科学的转型路径需以业务场景为驱动，结合阶段性目标制定技术落地策略。通过案例解析与专家建议，本文揭示了成功转型的关键要素，助力企业找到适配自身发展的数字化路径。
研究表明，当输入文本超过2000个token时，大型语言模型（LLM）倾向于生成无意义的文本片段，这一现象被称为“词语沙拉”。此类无序输出不仅降低内容质量，还显著增加计算成本。在执行“思维链”推理过程中，模型需对每一步生成的内容进行重新解码、存储与预测，导致资源消耗远高于常规对话任务。此外，模型并非持续处于有效思考状态，常陷入生成无关或重复内容的循环，进一步加剧了效率问题。该现象凸显了当前语言模型在长文本处理与推理优化方面的局限性。
中国近期发布了新一代人工智能模型Kimi K2 Thinking，其参数规模高达1万亿，标志着国内AI技术的重大突破。该模型不仅在推理能力与智能体基准测试中表现卓越，甚至超越了GPT-5，展现出强大的认知与任务处理能力。作为一款开源AI，Kimi K2 Thinking支持连接多达300次外部工具调用，具备高度协同与自动化执行能力。尤为突出的是，其可直接输出3D模拟结果，为工业设计、虚拟现实和科学研究等领域提供了全新可能。这一进展彰显了中国在高端人工智能领域的全球竞争力。
近期，来自加州硅谷的一则医美行业内部爆料引发广泛关注：越来越多中外科技界的中年男性正悄然加入医美行列，寻求面部年轻化、脱发治理和轮廓重塑等项目。数据显示，过去三年内，美国科技从业者医美消费年均增长达27%，中国一线城市的同类人群增长率也超过20%。这一趋势背后折射出“中年焦虑”与“颜值经济”的深度交织。在竞争激烈、形象至上的科技行业中，外貌压力正成为隐形的职业门槛。许多科技精英坦言，保持年轻的外表不仅关乎自信，更被视为维持影响力与创新力的象征。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）联合斯坦福大学与AMD公司，成功实现智能体在失败中自主学习与进化的突破性进展。该研究标志着人工智能从单纯追求性能提升转向注重系统稳定性与可靠性的新阶段。通过引入“错误学习”机制，智能体能够在遭遇失败后分析错误根源并调整行为策略，持续优化决策能力。这一成果不仅推动了AI自我进化机制的发展，也为复杂环境下的自主系统提供了更坚实的技术基础。
近日，字节跳动在AI技术领域实现重大突破，推出具备长期记忆功能的智能体M3-Agent，首次成功解决智能体在多轮交互中记忆衰减的问题，显著提升其任务持续性与个性化能力。更值得关注的是，字节跳动已将M3-Agent项目全面开源，涵盖模型架构、训练代码及核心数据集，为全球开发者提供了一个高效、可扩展的智能体开发框架。此举不仅降低了AI智能体的研发门槛，也加速了个性化AI应用的落地进程，推动整个行业向更智能、更人性化的方向发展。
五天前，DeepMind的人工智能系统成功预测了飓风Melissa的路径与强度，展现出超越传统气象预报方法的精准能力。该AI模型基于45年间的5000场风暴数据训练而成，能够深入分析海洋数据并识别复杂气候模式，从而提前预判飓风的猛烈发展趋势。这一突破标志着AI预测技术在自然灾害应对中的关键进展，首次以“上帝视角”为人类提供更充足的应急响应时间，显著提升防灾减灾能力。
在NeurIPS 2025 Spotlight会议上，研究者提出了一种名为AdaSPEC的新型推测解码加速器，旨在通过选择性知识蒸馏技术提升模型性能。传统知识蒸馏方法通常在所有token上最小化KL散度以实现草稿模型与目标模型的对齐，但由于小模型容量有限，难以充分吸收大模型的知识，导致性能增益受限，甚至在模型尺寸差异过大时训练难以收敛。AdaSPEC通过动态识别并优先蒸馏高价值token，优化了知识迁移过程，在保证生成质量的同时显著提升了token的接受率，从而有效提高了推理效率。
