本文深入探讨了Spring Boot在实战中的应用，基于名为“spring-boot-demo”的开源项目进行全面解析。该项目集成了66个演示示例，涵盖了从基础功能到高级特性的多个方面，为开发者提供了一个全面的学习和实践平台。通过具体案例的分析，本文旨在帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot的核心功能及其实际应用价值。
MyBatis-Flex并非旨在取代MyBatis，而是为了进一步提升其性能与安全性。这款ORM框架在保留MyBatis灵活性的基础上，优化了手动编写SQL语句的繁琐性，增强了类型安全性，并有效解决了性能瓶颈问题，为开发者提供了更高效、更安全的数据库操作体验。
Chrome 137 浏览器引入了一项令人期待的新特性：CSS 中的 `if()` 函数。这一功能允许开发者在样式属性中直接编写条件判断逻辑，而无需依赖传统的 `@media` 或 `@supports` 规则。通过这种方式，CSS 代码变得更加集中、简洁，也更易于维护。对于前端开发人员而言，这一改进不仅提升了开发效率，也为样式逻辑的组织方式带来了新的可能性。
随着GPT-5的即将发布，人工智能领域再次掀起热潮。Sam Altman（奥特曼）对此表示热烈讨论，并认为GPT-5将实现对人类智慧的全面超越，从而对全球经济产生深远影响。文章指出，AI技术不仅将提升效率，更将重塑金融领域的底层逻辑，包括资金流转、风险定价以及个人理财建议等关键环节。这一变革标志着金融行业正经历从技术辅助到范式转变的关键节点。面对AI的迅猛发展，各行业亟需重新审视其应用逻辑与发展方向。
本文深入探讨了软件范式从1.0时代到3.0时代的演进过程，分析了智能化时代背景下软件工程面临的三大主要挑战。随着技术的快速发展，传统的软件开发模式已难以适应新时代的需求，构建更加灵活、高效且智能化的软件工程体系成为关键。文章进一步探讨了应对这些挑战的策略，以期为迎接软件3.0时代的到来提供可行的解决方案。
随着代理型人工智能（AI）技术的迅速发展，其在数据分析领域的应用引发了广泛关注。文章探讨了自主智能体如何逐步改变数据工作的性质，分析其可能接管的具体任务，例如数据清洗、模式识别和报告生成等重复性高、规则明确的工作。同时，文章指出，尽管代理AI在效率和准确性方面具有显著优势，但在复杂决策和战略规划方面仍无法完全取代人类的判断力。因此，数据分析师的角色将逐渐从日常的数据处理者转变为更高层次的战略规划者，专注于业务洞察与创新解决方案的制定。这一转变不仅对数据分析师提出了新的技能要求，也为行业的发展带来了更多可能性。
AREAL是由清华大学与蚂蚁研究院联合开发的一个开源异步强化学习系统，旨在突破传统同步强化学习在效率方面的限制。该系统通过将生成与训练过程分离，结合动态批处理和可中断生成等关键技术，显著提升了训练速度和整体系统性能。AREAL为大型语言模型的推理能力训练提供了高效、灵活的新方法，具有广泛的应用前景。
上海交通大学朱怡飞教授领导的团队与江行智能合作，开发了一种名为LLMSched的新型调度框架。该框架通过在传统任务表征方法中引入三种新类型的节点，显著提升了复合型大型语言模型（LLM）应用任务的表征能力。LLMSched采用贝叶斯网络技术，识别出能够减少不确定性的关键节点，并利用信息熵作为衡量不确定性降低程度的指标。该方法已在IEEE ICDCS’25会议上展示，据称可将企业级AI流程的调度速度提升高达79%。
南洋理工大学的研究团队近日开发出一项名为“概念感知微调”（Concept-Aware Fine-Tuning, CAFT）的创新技术。该技术首次将多token预测方法引入模型微调阶段，使模型能够更接近人类的理解方式，从而学习和掌握完整的概念。这一突破有效提升了编程任务的准确率，增幅达11.67%，显著超越了传统单token预测方法的局限。这项研究为人工智能语言模型的发展提供了新思路，也为实际应用带来了更高效的解决方案。
在一次访谈中，埃隆·马斯克大胆预测超级智能可能在2023年或2026年出现，这一概念指的是超越人类智能的智能形式。马斯克还透露了一个规模空前的人工智能训练项目，该项目动用了23万个GPU进行训练，其庞大的规模甚至令人工智能领域的领先组织OpenAI感到震惊。这一预测和项目的披露引发了关于人工智能未来发展速度及其潜在影响的广泛讨论。
本文探讨了Routine框架如何显著提升GPT-4o在企业级应用中的准确率。通过仅使用400行JSON代码，Routine框架将GPT-4o在企业场景中的端到端准确率从41%提升至96%。这一突破性成果表明，即使是参数规模为14B的小模型，也能接近最先进的性能（SOTA）。文章详细拆解了Routine框架的成功要素，揭示了其在提升模型性能方面的巨大潜力。
近日，一支研究团队在具身智能领域实现了重大突破，提出了一种全新的训练模式“Being-H0”。该模式通过分析数亿级别的短视频数据，提取人类操作视频中的手部运动轨迹，构建了一个规模达亿级别的训练数据集。这一创新为视觉语言联合学习（VLA）训练提供了全新的范式，有望推动人工智能在理解和模拟人类行为方面的能力提升。研究团队表示，这一成果不仅拓展了具身智能的边界，也为未来的内容创作、智能交互等领域带来了新的可能性。
vivo公司自主研发的蓝河操作系统内核现已正式开源，这标志着国产操作系统在传统Linux内核之外迈出了关键一步。蓝河操作系统采用Rust这一新兴编程语言进行开发，致力于构建一个具备内存安全特性的操作系统内核，从而提升系统整体的安全性与稳定性。此次开源不仅是vivo在操作系统领域技术实力的体现，也为国产操作系统的发展注入了新的活力。蓝河操作系统的推出，代表着国产操作系统在核心技术自主创新方面的积极探索，同时也为全球开发者提供了一个全新的技术平台。
近日，北京大学的研究团队提出了一种名为MP1的创新机器人学习框架，首次将MeanFlow范式引入机器人学习领域。这一突破性技术此前已在图像生成领域展现出卓越性能，而今为视觉语言动作（VLA）生成模型提供了高效支持。MP1框架通过MeanFlow实现了毫秒级别的快速推理速度，在关键性能指标——速度和成功率方面均达到双SOTA（State of the Art）水平，标志着机器人学习领域的重大进展。
创智学院领导的研究团队近日宣布了一项重大突破：他们开发的人工智能系统在无任何人工干预的情况下，独立发现了106种超越人类设计的神经网络架构。这一成果首次证实了人工智能在完整科学发现领域的能力，标志着AI不仅能在数据分析和模式识别中发挥作用，还能主动推动科学技术的边界。研究团队表示，这些新发现的神经网络架构在性能和效率上均优于现有设计，为未来人工智能系统的发展提供了全新方向。
阿里云近日推出了一款名为Qwen3-Coder的开源AI编程助手，在OpenAI的SWE-bench Verified测试基准中表现优异。在500轮交互测试中，Qwen3-Coder取得了69.6%的得分，常规得分为67%。这一成绩与业界领先的闭源代码模型Claude Sonnet 4的70.4%和68%得分非常接近，显示出Qwen3-Coder在AI编程领域的强大性能。
