昆仑万维公司推出的Skywork-R1V 2.0版本，是一款能够应对高考并达到985高校录取资格的人工智能系统。该AI在数学和逻辑推理方面表现出色，尤其在多模态推理能力上取得显著进步，成为解决高考数学和物理问题的强大工具。开发团队已对外开放源代码和技术细节，标志着这款AI在通往人工通用智能（AGI）的道路上迈出重要一步。
AI Agent助力阿里巴巴国际站，通过智能选品策略帮助商家实现营收增长与业务国际化。以“丑拖鞋”为例，这款由AI精准选出的产品意外成为爆款，年销售额高达3000万。此外，AI Agent还有效解决了超过10万家工厂的外贸难题，推动其业绩连年攀升，展现了技术在现代贸易中的巨大潜力。
谷歌在其最新的AI模型训练中引入了QAT（量化感知训练）技术。该技术通过在训练阶段模拟低精度环境，使模型提前适应可能的精度损失。得益于此，量化后的模型依然保持较高的鲁棒性，性能接近未量化的原始模型。这一创新方法为AI模型的高效部署提供了新思路。
在全球化背景下，新一代智能化B2B电商平台出海面临多重挑战。文章聚焦流量获取策略、多语言交互技术和合规交易流程三大核心问题，分析全链路挑战并提供实际解决方案。通过精准的市场定位与技术优化，平台能够有效提升国际竞争力，实现可持续发展。
在大型语言模型（LLMs）竞争日益激烈的当下，推理能力已成为衡量模型性能的核心标准。近期，TTRL技术的问世标志着推理模型的重大突破。该技术不仅有效降低了对标注数据的依赖，还显著提升了模型性能，为行业带来了全新的发展方向。
近期，由马里兰大学等机构联合推出了一种新型视觉推理方法——ThinkLite-VL。该方法通过蒙特卡洛树搜索技术筛选高难度样本，仅需GPT模型数据量的1/20，无需依赖知识蒸馏技术，显著提升了视觉语言模型的推理能力，为低资源消耗的高效训练提供了新思路。
省级农商行通过构建金融级别的代码质量管控体系，成功实现了审查效率九倍的提升，并显著增强了金融合规性。该体系聚焦于代码质量的设计与实施，优化了传统审查流程，确保了代码的安全性与可靠性，为金融行业树立了新的标杆。
在QCon北京2025会议上，AI技术成为软件开发领域的核心议题，占比高达90%，彰显其在行业中的主导地位。与此同时，SRE专题也受到开发者广泛关注，显示出可靠性工程在现代软件开发中的重要性。这一趋势表明，AI技术与SRE正共同塑造软件行业的未来方向。
本文探讨了开源基础设施软件的全球化扩展策略，聚焦Kong公司如何在API网关和微服务管理领域实现技术突破，并成功达成从零到一亿美元年度经常性收入（ARR）的增长。通过分析其商业化实践经验，为行业提供了宝贵的参考。
2025年4月25日，百度将在武汉举办一年一度的Create开发者大会。本次大会亮点纷呈，特别是AI公开课环节，将推出百元复刻DS R1教程及全流程训练大型模型的指导内容。这些课程为开发者提供了宝贵的实践与学习机会，助力技术能力的提升。
本技术报告深入探讨了Seedream 3.0文生图模型的最新进展，重点分析其在数据采集与处理、预训练方法、后训练优化及推理加速等方面的技术实现。通过创新策略，Seedream 3.0显著提升了生成图像的质量与效率，为文生图领域带来了突破性进展。
`journalctl` 是一款强大的日志查看工具，相较于传统的 `syslog + tail` 方法，它提供了更丰富的功能。用户可以通过 `journalctl` 实现日志过滤、自定义输出格式以及便捷的时间导航等操作，极大提升了系统日志管理的效率与灵活性。无论是初学者还是资深管理员，都能从中受益，轻松处理复杂的日志数据。
本文深入比较了两种大型语言模型（LLM）推理引擎：Ollama和vLLM。从模型结构、计算效率、推理准确性和适用场景等多角度分析，为开发者与研究人员提供科学决策依据，助力选择最适合需求的推理引擎。两者在性能表现上各有千秋，Ollama以轻量化部署见长，而vLLM则在高并发处理中更具优势。
OpenAI近期推出了全新的图像生成API，这一基于原生多模态模型的技术突破，以每张图像仅0.02美元的低成本，提供高质量的图像生成服务。新模型不仅能够结合世界知识生成更贴合上下文的图像，还支持多种自定义功能，极大提升了灵活性与实用性，标志着图像生成技术的重要进展。
在处理大模型生成的文本数据时，去重是确保数据质量的关键步骤。为满足生产环境的需求，需采用高效且无需考虑线程安全的解决方案。通过利用Redis的SetNX或Set数据结构，可以快速实现文本去重操作，显著提升处理效率，同时降低系统复杂性。
本文介绍如何利用Python编写一组实用的格式校验工具函数，满足表单校验、注册验证及数据清洗等场景需求。通过这些函数，用户能够高效判断手机号、邮箱和身份证号等信息是否符合标准格式，提升开发效率与数据准确性。
