得物自研的DGraph4.0推荐核心引擎，作为新一代推荐系统的核心组件，采用C++语言开发。自2021年启动以来，经过多次迭代，已全面支持得物社区的内容分发与电商交易等核心业务。在推荐流程中，DGraph4.0专注于数据筛选和初步排序，为后续精细排序提供高质量候选集，显著提升用户体验和业务效率。
Go语言1.7版本在1.6的基础上进行了多项优化，尤其在网络通信性能分析方面取得了显著进步。通过示例代码，开发者可以精确记录DNS查询、TCP连接及TLS握手的开始与结束时间，并计算各阶段耗时。这一功能为定位HTTP请求性能瓶颈提供了重要工具，极大提升了网络应用的调试效率。
在提升工作效率的道路上，探索一些鲜为人知的网站可能是关键。例如，Tome网站能够解决幻灯片设计、字体选择和图片挑选等难题。只需输入演示主题，它即可自动生成精美的幻灯片，涵盖视觉设计与内容布局，极大简化工作流程。
通过MCP协议与函数调用的结合，本文模拟了与大型AI模型对话的场景。用户可将对话内容自动总结并保存至Flomo笔记应用中，实现信息管理的高效自动化。此过程不仅展示了MCP协议在数据传输中的作用，还体现了函数调用在任务执行中的灵活性，为技术应用提供了新思路。
阿里巴巴Java开发手册明确指出，禁止使用Executors工具类创建线程池，其背后原因值得深思。当应用程序在高峰时段突然崩溃，并伴随大量内存溢出（OOM）异常时，Executors相关代码可能是潜在的罪魁祸首。通过分析可知，Executors工具类创建的线程池存在固定参数配置问题，可能导致系统资源耗尽，从而引发崩溃风险。因此，在实际开发中，应根据业务需求自定义线程池参数，以避免类似问题的发生。
Gateway API 是 Kubernetes 生态系统中的标准化框架，专注于以原生方式解决流量管理挑战。通过声明式配置，它不仅扩展了 Ingress 的功能，还支持高级路由、负载均衡、安全性及多租户管理，为用户提供更强大的流量控制能力。
UniApp框架中的页面配置与导航机制主要依赖于`pages.json`文件，该文件作为项目的核心导航地图，集中管理所有页面的配置信息。通过解析`pages.json`文件及`navigate`函数的使用，可以深入了解UniApp的页面结构与跳转逻辑，为开发者提供清晰的实现路径。
复旦大学与腾讯优图联合研发的多模态生成框架取得了新的最佳状态（SOTA）。该框架可灵活组合文本、空间和图像数据，为可控生成技术带来突破。为支持这一技术发展，团队发布了包含超过20万条数据的SubjectSpatial200K数据集，解决了公开数据集中缺乏多条件生成模型训练与测试资源的问题，并已开源。研究团队相信，这项工作将显著推动可控生成技术的进步。
根据《自然》杂志最新统计，何恺明的ResNet论文在21世纪的引用量排名第一。该杂志通过分析五个数据库，发布了论文引用量排名前25的名单。这一成就彰显了ResNet论文在全球学术界的深远影响，以及其在深度学习领域的开创性贡献。
近日，约翰霍普金斯大学（JHU）研究团队宣布了一项突破性进展——一种名为AutoToM的全新技术。作为自动化、开放性的心智理论（Theory of Mind，简称ToM）方法，AutoToM在五大基准测试中表现出色，成绩优异，彰显了其卓越性能与广泛应用潜力。这一成果为心智理论的研究开辟了新路径，并可能推动人工智能领域的发展。
本文汇总了全网最全面的吉卜力风格AI工具，帮助用户快速实现创意转换。通过这些工具，只需两分钟，即可将普通照片转化为吉卜力工作室的独特手绘风格。除了GPT-4o外，还有多种专业工具支持静态图像与动态动画的制作，甚至能让经典画作如蒙娜丽莎以吉卜力风格向您问好。
华南理工大学研究团队近期在多智能体系统中的非凸优化共识问题上取得重要进展。该研究结合机器学习、运筹优化与群体智能等交叉学科，致力于解决智能体仅依赖本地信息及邻近通信条件下实现全局优化目标和解一致性的问题。研究成果为复杂系统优化提供了新思路，推动了人工智能技术的发展。
OpenAI在深夜发布了两项重要更新——O3版本与O4-mini。此次更新的核心亮点在于，这两个版本首次实现了对ChatGPT内部所有工具的智能使用与组合能力。这一突破不仅提升了模型的灵活性，还为用户提供了更高效、更智能化的服务体验。通过智能组合能力，ChatGPT能够更好地理解复杂任务并提供精准解决方案。
探索人工智能大模型的奥秘，从零基础出发，深入了解其工作原理。本文将揭示这些模型如何从原始代码与数据中逐步演进，最终形成具备智能的“大脑”，为读者开启一段精彩的AI之旅。
AI领域的高级模型，如GPT-4o和Deepseek-R1，展现了卓越的自主工具调用能力与深度思考能力。这些模型不仅能够理解复杂的上下文关系，还能通过多步骤推理解决复杂问题。特别是思维链推理技术的应用，使模型具备自我验证和反思的能力，进一步提升了其在实际场景中的应用价值。
谷歌DeepMind与牛津大学研究团队在最新论文中揭示了Transformer架构解码器中的两大核心问题：表示崩塌与过度压缩。为解决这些问题，研究团队提出了五个优化方案，旨在显著提升Transformer模型的性能表现，推动其在更广泛领域的应用。
