在后端技术面试中，系统设计题目是评估工程师架构思维和技术深度的重要环节。其中，设计一个URL短链系统是常见的面试题之一。该系统的核心目标是将长URL转换为短URL，同时保证高效、可靠地重定向访问。面试官通常会围绕功能需求、性能指标、存储方案、扩展性等多个维度进行考察。例如，一个成熟的短链系统需要支持每秒数万次的请求，同时保持低延迟和高可用性。此外，如何生成唯一的短链标识符、如何优化存储效率、如何实现分布式部署等问题也是设计中的关键挑战。通过这些问题，面试者可以展示其对数据库设计、缓存机制、负载均衡等技术点的理解与应用能力。
近期，npm生态系统遭遇一起严重的安全事件，攻击者通过污染18个核心包，对前端开发者和Web3用户的安全构成威胁。这些受污染的包每周下载量高达20亿次，攻击持续了2小时，影响范围极广。专家呼吁相关用户立即检查所使用的包，并采取必要的安全措施，以防止潜在的风险和损失。
本文深入探讨了AI语言模型在回答问题时倾向于生成不准确答案而非承认无知的现象。文章指出，这一行为并非偶然错误，而是统计学习方法的必然结果。通过分析语言模型在密度估计任务和二元评价体系下的表现，揭示了其产生错误答案的根本原因。研究认为，语言模型本质上通过概率分布来预测答案，而非真正理解问题本身。这种机制导致其更倾向于提供看似合理但可能错误的答案。通过理解这一现象，我们可以为构建更可靠、更可信的AI系统提供方向。
在AI技术迅速渗透各行各业的今天，许多人开始依赖AI工具完成复杂任务，包括代码编写和内容创作。然而，这种依赖也带来了“AI信任危机”。一位开发者曾因盲目信任ChatGPT而差点被开除，原因是他未能排查AI生成代码中的错误，最终导致项目延误。这表明，如果你不能自行排查代码中的错误，那么你就不是在真正编写代码——你只是在进行昂贵的复制粘贴工作。AI模型并不是用来取代你的工作，而是那些能够正确使用AI的人，将会取代那些不会使用AI的人。因此，合理使用AI工具，保持技术独立性和批判性思维，才是未来的关键。
vLLM架构中的PagedAttention技术通过高效管理内存，显著提升了大型语言模型的运行效率。这项技术不仅优化了内存利用率，还降低了运行成本，使大型语言模型从实验室阶段迈向大规模商业应用成为可能。对于企业而言，vLLM的应用意味着在客服机器人、智能助手及代码生成工具等领域，能够以更低的成本实现更高的并发处理能力，加速人工智能技术在各行业的落地与创新。
最近，一个名为Gauss（高斯）的新型人工智能代理在数学领域取得了重大突破。据悉，这个AI在短短三周内解决了一个连著名数学家陶哲轩都未能在18个月内攻克的数学难题，展现出了惊人的能力。
本文介绍了美团推出的首个AI Agent的实测体验。与传统聊天机器人不同，美团AI Agent更注重执行力，旨在将本地生活服务网络与新一代智能体相结合。通过技术手段重构服务触点，美团希望AI能够成为连接消费者与城市生活的智能桥梁，提升服务效率与用户体验。
近日，研究者们通过应用进化算法，在降低大型语言模型推理成本方面取得了突破性进展。这项名为EvolKV的创新成果成功将大语言模型的KV Cache内存占用减少至仅1.5%，同时保持了超越完整KV Cache模型的性能。这一技术为实际部署大型语言模型提供了高效的内存优化策略，对推动语言模型在资源受限环境中的应用具有重要意义。
近日，马斯克旗下的xAI公司在深夜突然裁员，约三分之一的员工因此失去了工作，引发了公众对科技行业不稳定性的关注。与此同时，谷歌的人工智能项目被曝依赖大量外包工人进行数据标注，这些工人不得不面对包含暴力和负面内容的数据，工作压力巨大。这些事件揭示了一个被忽视的现实：尽管人工智能技术看似飞速发展，但其背后依赖的是无数普通劳动者的辛勤付出。从裁员风波到数据标注的隐性劳动，普通劳动者正默默支撑着这场激烈的科技竞赛。
北京深度逻辑智能科技有限公司近日宣布推出全球首个完全开源的语音语言模型研究框架——LLaSO。该框架以其端到端的特性，在语音大模型领域树立了新的研究基准，即LSLM。LLaSO的推出不仅为研究人员提供了开放的技术平台，也推动了语音模型技术的创新与应用。作为一款开源框架，LLaSO旨在促进全球范围内语音语言模型的发展，提升语音识别、合成和理解的能力，为行业提供更高效、更智能的解决方案。
小红书智创音频技术团队推出了新一代对话生成模型FireRedTTS-2，专注于解决AI对话合成中的两大难题：缺乏逐句生成能力和合成质量不稳定。通过升级两个关键模块，该模型在对话合成的灵活性和质量上实现了显著提升。FireRedTTS-2有效解决了发音错误、说话人切换不自然以及韵律不流畅等问题，为AI对话合成技术带来了新的突破。
曾经在人工智能领域占据领导地位的开源框架TensorFlow，近年来似乎逐渐失去了往日的辉煌。随着AI技术的快速发展，新兴框架如PyTorch凭借其灵活性和易用性迅速崛起，吸引了大量开发者和研究者的关注。根据近期的行业调查数据显示，TensorFlow的市场份额已从2019年的超过60%下降至不足30%，这一趋势引发了关于其未来是否面临淘汰风险的讨论。尽管TensorFlow在企业级部署和大规模生产环境中仍具优势，但其复杂的API设计和学习曲线较陡，使得许多开发者更倾向于选择其他工具。面对激烈的竞争，TensorFlow团队正在积极优化框架，以期重新赢得开发者的青睐。
阿里巴巴最新发布的Mobile-Agent-v3标志着国产移动AI技术的重大突破。在苹果和谷歌主导的移动AI领域，阿里巴巴成功开辟了新的道路，展现了中国技术团队的强大实力。这一成就不仅彰显了技术创新的重要性，也凸显了人才竞争在技术发展中的核心地位。
近日，AI领域迎来重大突破，有预测指出未来5年内有望解决数学界长期未解的难题——黎曼猜想。Epoch AI负责人Jaime Sevilla与数据与分析负责人Yafah Edelman在对话中表示，AI不仅将在数学领域大放异彩，还将以每年5倍的算力增长推动科技进步。展望未来十年，AI的发展将深刻改变人类社会的方方面面，从科学研究到日常生活，AI将成为推动时代变革的核心力量。
近日，一项针对大型AI模型的挑战性测试引发了广泛关注，其中o3 Pro模型在500个问题中仅通过了15%。这项测试由斯坦福大学与华盛顿大学等机构的研究者设计，旨在评估AI模型在处理未解决难题时的表现能力。测试结果揭示了当前AI技术在复杂问题解决方面的局限性，同时也为未来研究提供了重要参考。
本文为2025年AI Agent领域的全景报告，内容详实，覆盖超过100页，旨在为不同水平的读者提供深入的智能体相关知识。报告在理论基础部分清晰界定了智能体的基本概念，并深入探讨了大型模型、RAG（Retrieval-Augmented Generation）与智能体之间的差异及其相互联系，为开发者建立了坚实的基础。
