近日，Node.js生态系统遭遇了历史上最大规模的攻击，引发了全球开发者的广泛关注。此次攻击不仅暴露了开源生态在供应链安全方面的脆弱性，也提醒广大前端开发者，尽管他们并非黑客的直接目标，但仍可能在不知情中成为攻击的受害者。随着开源技术的广泛应用，供应链攻击的风险日益加剧，开发者必须提高安全意识，采取有效措施保护自身项目。
本文深入探讨了SpringBoot框架中结合@RefreshScope注解实现动态刷新配置的完整方法。从基础应用场景入手，逐步解析其工作原理，并进一步介绍了高级应用技巧和常见问题的解决方案，帮助读者全面掌握这一关键技术。通过学习本文，读者能够理解如何在实际项目中灵活运用@RefreshScope，以提升系统的灵活性和可维护性。
在网页或应用程序开发过程中，用户因网络延迟或急于操作而多次点击提交按钮，可能导致相关函数被重复执行，从而引发数据异常或系统错误。为解决这一问题，开发者需要采取“防重复提交”策略，确保函数在特定条件下仅执行一次。常见的方法包括按钮禁用、节流控制、请求标识符等技术手段。这些措施不仅能提升用户体验，还能有效保障系统的稳定性和数据的完整性。
在转转LLM应用的商品推荐过程中，重排阶段是提升用户体验的关键环节。该阶段通过结合用户已感兴趣的商品与基于兴趣关联的探索商品，优化推荐内容的多样性与精准度。为了提高商品搭配的效率，转转构建了跨品类的商品搭配对，并训练模型学习合理的搭配逻辑。这种方法不仅提升了推荐系统的智能化水平，也有效增强了用户的浏览体验和满意度。
大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的关键技术，在聊天机器人、编程辅助、问答系统以及创意写作等多个应用场景中展现出重要作用。然而，由于LLMs是无状态的，每次查询独立，无法记忆之前的交互，同时受到固定上下文窗口的限制，它们在长期对话或跨会话任务中的表现面临挑战。为解决这一问题，强化学习技术被引入，以显著提升LLMs的记忆Agent能力，从而增强其在复杂历史信息基础上的推理能力，改善任务表现。
近日，人工智能领域迎来一项重大突破，全球速度最快的开源模型Qwen由阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）与初创公司G42 AI合作的K2 Think项目成功推出。该模型在处理速度上实现了惊人的突破，达到每秒超过2000 tokens的高效运算能力，为人工智能语言模型的应用开辟了新的可能性。这一成果不仅彰显了MBZUAI与G42 AI在人工智能研究领域的深厚实力，也为全球AI技术的开放创新注入了新的活力。
Thinking Machines团队的最新研究成果揭示了大型语言模型（LLM）输出随机性的根本原因，并提供了相应的解决方案及开源代码。此前，人们普遍认为LLM的非确定性源于“并发处理+浮点数运算”的组合效应，但这一假设未能完全解释问题的复杂性。研究深入分析了LLM推理过程中导致非确定性的关键因素，包括模型内部状态的动态变化以及计算过程中的多线程调度问题。通过优化计算流程并引入新的同步机制，该团队成功实现了LLM推理结果的稳定性和可复现性，为未来LLM的应用提供了重要保障。
在CoRL 2025会议上，香港大学信息身体人工智能团队首次提出了一种新的具身表征范式，为人工智能领域带来了突破性进展。该研究的核心是HyperTASR，这是一种基于超网络的任务感知场景表征框架。HyperTASR的目标是构建一个能够自适应各种任务的感知系统，通过超网络技术实现对场景的深入理解和表征，为复杂环境下的智能决策提供支持。
在人工智能技术迅速发展的背景下，LangChain作为一种强大的开发框架，为大模型应用的构建提供了重要支持。其中，LangChain的核心Agent机制——ReAct（Reasoning and Acting）机制，因其能够有效结合推理与行动，成为人工智能领域的重要研究方向。ReAct机制通过推理（Reasoning）生成逻辑决策，并通过行动（Acting）与外部环境交互，从而实现更复杂的任务处理能力。这种机制不仅提升了大模型在实际应用中的灵活性和智能性，还为构建高效、可扩展的AI系统提供了技术保障。随着人工智能应用场景的不断拓展，ReAct机制的重要性日益凸显，成为推动大模型应用架构技术进步的关键因素之一。
一年前，李飞飞在一场关于人工智能发展的讨论中提出了一个核心问题：当前基于语言信号训练的人工智能模型是否真正具备对物理世界的理解能力？她指出，尽管AI在语言处理方面取得了显著进展，但它们缺乏对现实世界常识的深层认知。这一观点在当下重新受到广泛关注，主要因为AI技术的快速部署已深入医疗、交通和教育等关键领域，其决策的可靠性和逻辑性面临更高要求。李飞飞强调，若AI无法理解物理常识，其“智能”仍存在根本性局限。
在科技领域发生深刻变革的背景下，81岁的甲骨文公司创始人成功超越埃隆·马斯克，成为新的世界首富。其个人财富一夜之间增长超过1000亿美元，总身价达到4000亿美元，引发全球关注。与此同时，甲骨文公司市值突破9000亿美元，距离万亿大关仅一步之遥，展现出强大的市场竞争力。值得一提的是，他的33岁华裔妻子Keren Zhu也因这一财富跃升，成为全球最富有夫妇之一，进一步凸显了这一事件的影响力。
近日，AI代理在8小时内赚取4500美元的能力引发了广泛关注，这一现象不仅展示了AI技术的潜力，也对程序员的职业未来提出了新的挑战。传统学习路径通常包括理论学习、实践练习和实际应用三个阶段，但随着AI技术的发展，一种新的学习路径逐渐显现：从实践开始，借助AI的实时指导，最终实现深入理解。这种方法的高效性为技术学习提供了全新的思路。
近年来，全球半导体行业竞争日益激烈，龙头企业加速整合趋势愈发明显，推动了并购活动的显著增长。根据市场研究机构数据显示，2023年全球半导体行业并购交易总额超过600亿美元，较前一年增长近30%。这一波整合浪潮主要由技术升级、市场需求扩大以及供应链优化等因素驱动。行业巨头通过并购快速获取核心技术、扩大市场份额，并提升全球竞争力。与此同时，政策支持和资本市场的活跃也为并购活动提供了有力支撑。半导体行业的加速整合不仅重塑了行业格局，也对全球科技产业链产生了深远影响。
随着政策对数字藏品领域的持续支持，该行业正逐步实现从虚拟向实体的转型。这一转变不仅体现在技术应用的深化，也包括了实体场景的融合与拓展。通过政策引导，数字藏品在文化传承、艺术展示以及商业应用等方面展现出更大的潜力。未来，数字藏品领域将在虚拟与实体的深度融合中，探索更加广阔的发展空间。
近日，“人工智能+”行动计划的深入实施推动了人工智能技术在多个行业的融合应用。与此同时，工业智能体专业竞赛在北京正式启动，标志着我国在工业智能化领域的进一步探索与突破。此次竞赛旨在挖掘和培养工业智能领域的优秀人才，加速人工智能技术在工业场景中的落地应用。
随着科技的快速发展，数字修复、文物扫描、智能管理、虚拟展示和材料分析等技术正广泛应用于文物保护、研究、管理和使用领域。通过高精度三维扫描技术，文物的形态数据得以完整保存，为后续修复和研究提供了精确依据。智能管理系统则提升了文物存储和展示的效率，降低了人为损坏的风险。虚拟展示技术让公众能够在线沉浸式体验珍贵文物，拓展了文化传播的边界。材料分析技术的进步，使文物年代测定和来源分析更加科学精准。科技的融入不仅提升了文物保护的水平，也为公众提供了更丰富的文化体验。
