在技术快速变革的时代，企业高管面临人工智能实施的挑战。为确保AI成功落地，需将其融入企业战略，并推动人才升级。同时，组织内部达成共识是应对技术变革的关键，这有助于提高适应能力，实现AI价值最大化。
谷歌近期推出了一款名为Gemini Flash的推理模型，作为首个完全混合式的推理模型，Gemini 2.5 Flash凭借其高性价比获得了广泛好评。用户可根据实际需求选择性启用模型的“思考”功能，这一灵活性使其在市场中脱颖而出。
在企业数据量激增的背景下，数据库架构的弹性能力成为关注焦点。随着精细化运营趋势的发展，企业数据库面临多方面挑战。本次直播将深入探讨如何构建具备高弹性的数据库架构，以应对不断增长的数据处理需求，助力企业实现高效运营。
OpenAI近期发布的新模型O3和4o-mini，进一步凸显了算力基础设施在人工智能竞赛中的关键作用。随着大模型迭代速度的加快，算力的规模、效率与稳定性成为决定性能的核心因素。新模型的推出不仅提升了运算能力，还优化了资源利用效率，为未来人工智能技术的发展奠定了坚实基础。
Google发起的A2A协议与MPC协议作为人工智能代理协作领域的两种重要技术方案，正推动着AI通信与协作的未来发展。A2A协议（Agent2Agent）旨在建立一个开放标准，使不同框架和供应商开发的AI代理能够实现互操作性。而MPC协议则更注重隐私保护下的多方计算协作。两者各有侧重，但共同揭示了人工智能代理协作的潜力与趋势。
Jeff Dean在其演讲中回顾了大型语言模型（LLM）的发展历程，重点梳理了谷歌过去十五年在AI领域的研究成果。他详细阐述了Gemini系列模型的演进，并介绍了Transformer、模型蒸馏、Mixture of Experts（MoE）及思维链等关键技术。这些技术不仅推动了AI的进步，还为未来积极影响世界提供了可能。
研究论文《ConRFT: 真实环境下基于强化学习的VLA模型微调方法》提出了一种名为ConRFT的两阶段策略。该方法通过强化学习技术对视觉语言模型（VLA）进行微调，以优化其在真实环境中的机器人应用场景。此创新方法旨在提升模型的适应性和性能，为未来机器人技术的发展提供了新思路。
MCP协议作为连接AI工具的核心桥梁，为智能体与应用程序、API及工作流程的高效交互提供了卓越解决方案。随着智能体智能化水平的提升，MCP协议以其前沿技术设计，满足了更高层次的交互需求，成为推动人工智能发展的重要力量。
谷歌近期推出的“双子星”人工智能模型因其出色的性价比在业界引发广泛关注。与专注于实际应用的O3模型不同，“双子星”更注重成本效益的最大化。自发布以来，该模型凭借其高效能和经济性赢得了开发者社区的高度评价和一致认可，为人工智能技术的普及提供了新的可能性。
在CVPR 2025会议上，MatAnyone技术凭借其在视频抠图领域的创新脱颖而出。该技术可实现对视频中人物的全程追踪与发丝级还原，为电影、游戏、短视频制作及实时视频通讯等领域提供了巨大潜力。然而，在复杂背景或多目标干扰下，同时确保发丝细节与语义分割稳定性仍是挑战。
经过六年的开发经验，作者深刻认识到@Transactional注解虽为开发工作带来极大便利，但其背后隐藏着诸多潜在问题。若使用不当，可能引发一系列隐患。本文将详细分析这些隐患，帮助读者更深入地理解@Transactional注解的正确用法及其局限性。
对于许多初学者来说，部署线上项目可能显得复杂且耗时。本文提供了一种简单快捷的解决方案，无需服务器和域名即可完成项目的线上部署。通过这种方法，用户可以轻松实现项目展示，特别适合缺乏技术背景的学习者快速上手。
Temporal API 是一种创新的日期和时间处理工具，它通过提供全面、直观且不可变的对象，极大地简化了日历日期与时间的管理。相比传统方法，Temporal API 让时间计算更直接易懂，为开发者提供了更高效的解决方案。
本文全面指导如何利用uni.request实现后端接口调用，重点讲解通用请求方法的封装及请求拦截器的设置。通过学习，读者将掌握uni.request的基本操作与高效封装技巧，提升前后端交互能力。
在Spring框架中，Bean的命名方式对其管理和使用起着关键作用。通过`id`属性，Bean可以获得唯一的标识符，确保其在容器中的唯一性。而`name`属性则允许为Bean指定一个或多个名称，提供更大的灵活性。开发者需根据实际需求选择合适的命名方式，以充分发挥Spring框架的功能优势。
大连理工大学与莫纳什大学研究团队合作开发了一种创新的视频生成框架，该框架通过明确纳入物理约束，显著提升了视频生成的准确性。研究表明，语言模型具备一定的物理理解能力，例如在提供两个小球碰撞前的位置信息时，模型能够合理预测它们碰撞后的可能位置，从而生成符合物理规律的视频内容。
