得物作为一家以数据驱动为核心的互联网企业，其商业竞争力高度依赖于数据使用效率、质量与成本的平衡。在数据链路中，计算存储引擎直接影响数据使用成本，通过优化存储结构与计算性能，显著降低资源开销；而数据研发平台则决定了数据交付效率、架构合理性及整体数据质量。得物通过持续升级计算引擎与研发平台协同能力，提升数据处理效能，强化数据资产价值，支撑业务快速迭代与创新，在激烈的市场竞争中保持技术领先优势。
一名工程师将原本用Java编写、拥有13个上游依赖的微服务“Billing-Quotes”使用Rust语言重构。重构后，服务在性能方面表现显著提升：95百分位响应时间大幅缩短，CPU使用率与内存消耗明显下降，进而带来基础设施成本的可观降低。尽管技术成果突出，该举措却引发公司内部技术路线争议，最终导致CTO要求其离职，未能获得应有认可。此次事件凸显了技术创新与组织接受度之间的潜在冲突。
本文系统探讨了消息队列（MQ）中消息丢失问题的五种有效解决方案，旨在帮助开发者应对在高并发、分布式系统中常见的消息可靠性挑战。尽管MQ操作看似简单，但在实际应用中，网络波动、消费者异常、Broker故障等因素常导致消息丢失，排查难度大且影响系统稳定性。作者结合自身在项目中遭遇的消息丢失案例，总结出包括生产者确认机制、持久化配置、消费者手动ACK、死信队列及监控告警在内的五种实践方案，提升消息传输的可靠性。文章以专业视角进行经验分享，助力团队高效定位与规避风险，增强系统健壮性。
实战AI大模型已成功实现网关MCP转换技术的应用，显著提升了系统集成效率与智能化水平。LApiGateway在网关层面引入MCP（Model-to-Code Protocol）转换技术，有效打通了公司内部RPC服务与AI工具生态之间的协议壁垒，实现了服务调用的自动化与标准化。该技术不仅优化了服务间通信性能，还为企业的数字化转型提供了可落地的技术路径，增强了系统扩展性与运维效率。实际应用表明，MCP转换技术使接口开发周期缩短约40%，服务集成稳定性提升35%以上。
近日，由中山大学、香港理工大学、清华大学与OPPO研究院联合研发，在张磊教授的带领下，提出了一项针对人工智能视频生成技术的新型评估框架——VideoVerse。该框架创新性地从“世界理解”角度出发，系统评估当前前沿模型如Veo3和Sora2的技术性能，旨在衡量AI在语义理解、物理规律遵循及动态场景构建等方面的能力。这一评测体系为行业发展提供了科学、全面的参考标准，推动人工智能视频生成技术向更高层次发展。
近期，一种基于光学错觉原理的新型验证码引发了广泛关注。该技术巧妙利用人类视觉系统对图形的感知特性，使人类用户能够轻松识别，而当前主流AI模型如ChatGPT、Claude和Gemini则在识别过程中频频出错，暴露出其在视觉理解上的局限性。这一现象迅速在社交网络上发酵，相关讨论吸引了超过百万人次关注，成为人机识别边界讨论的新焦点。该验证码不仅提升了安全性，也为区分人类与AI提供了新思路，进一步推动了反自动化技术的发展。
Earth-Agent是首个面向地球科学领域的智能体，为地球观测数据分析引入了创新的学习模式。与传统的多语言模型（MLLM）不同，Earth-Agent将功能外化为一个结构化、可随时调用的工具库，而非将其编码至模型参数中。在此架构下，大型模型扮演智能决策者角色，负责理解任务需求并动态调度相应工具，从而提升分析效率与准确性。该模式显著增强了系统的灵活性与可扩展性，为复杂地球观测数据的处理提供了高效解决方案。
UniCode项目创新性地将“进化+压力测试”理念引入竞赛级编程题目的自动生成，构建了一套可操作的工程化体系。该体系包含三条进化式题目生成路径，结合压力驱动、分层验证的测试合成流程，在提升题目多样性、保障判题可靠性及评估模型泛化能力方面表现卓越。通过系统化的生成与验证机制，UniCode有效应对了当前自动化出题在质量与复杂度上的挑战，显著增强了生成题目的技术深度与应用广度。
上海交通大学、清华大学、微软雷德蒙德研究院与上海人工智能实验室等机构的研究人员联合发表综述论文，系统回顾了大型语言模型（LLM）在数据分析领域的演进路径。文章梳理了从传统规则驱动的分析流程向智能协作范式的转变，并探讨了从单一文本模态到多模态融合的技术进展。研究提出“通用数据分析智能体”（General Data Analyst Agent）新范式，旨在实现数据的自表达与自主分析，推动数据分析迈向高度智能化。该框架有望提升分析效率与可解释性，为未来数据科学提供理论支持与实践方向。
PyTorch Monarch框架的发布标志着分布式AI工作流程的重大进展。该开源框架旨在通过单一控制器模型简化大规模集群的编排，使分布式训练变得像本地开发一样直观。目前已在GitHub上开放源代码，提供全面的文档、示例笔记本以及与Lightning.ai的集成指南，助力研究人员和工程师实现从原型设计到大规模训练的无缝过渡。PyTorch Monarch致力于降低分布式AI系统的复杂性，提升开发效率，推动人工智能研究与应用的快速发展。
华盛顿大学与索尼AI的研究者在最新论文中提出，机器人构建精确未来画面作为世界模型的传统思路可能并非必要。研究质疑了“视觉预测即核心”的假设，主张语义预测——即对环境状态和事件含义的理解——在机器人决策与交互中更为关键。相较于复现未来图像，理解动作后果的语义信息更能提升机器人的适应性与效率。该观点为世界模型的设计提供了新方向，强调功能性的理解而非视觉保真度。
本文系统评估了多模态大型模型在具身推理任务中的表现，基于对4496个具身推理题目的全面测试，揭示了当前模型在理解环境、空间关系与动作逻辑方面的显著局限。研究通过详尽的失败案例分析，识别出模型在跨模态对齐、上下文记忆与因果推理等方面的核心问题。进一步地，文章探讨了改进的Agent算法设计方向，旨在提升模型的动态决策与环境交互能力。研究成果为多模态大模型与具身智能的发展提供了实证依据与优化路径。
在人工智能与文化遗产保护的交汇领域，古希腊陶器的理解与分析成为一项复杂而富有挑战性的任务。VaseVQA作为一种专家级别的诊断框架，结合强化学习与视觉问答技术，不仅能够识别陶器的形态与纹饰，更可推断其年代、产地、生产工坊及艺术流派归属。该系统通过补弱机制持续优化模型性能，在真实考古数据集上展现出卓越的准确率与解释力，为文化遗产的智能解析提供了创新路径。
中国载人潜水器“奋斗者”号顺利返回三亚，圆满完成深海科考任务。此次任务标志着“奋斗者”号与“蛟龙”号在北极海域成功实现水下联合作业，开创了我国载人深潜历史上的新篇章。作为我国深潜技术的两大代表，“奋斗者”号最大下潜深度达10909米，而“蛟龙”号作业深度也突破7000米，二者协同作业显著提升了深海探测效率与科研能力。此次联合作业不仅验证了多潜器协同指挥与通信技术，也为后续深海资源勘探、环境监测等任务奠定了坚实基础。
在第31届杨凌农高会上，来自全国的农业科技成果集中亮相，展现中国农业向智慧化、现代化迈进的坚定步伐。展会重点呈现了突破性的种子科技与智能化农具：抗旱节水小麦品种覆盖超800万亩，耐盐碱水稻实现亩产450公斤以上；搭载北斗导航系统的无人拖拉机作业精度达厘米级，智能灌溉系统节水效率提升30%。这些创新成果不仅提升了农业生产效率，更勾勒出“硬气的种子+智慧的农具”协同驱动的农业未来图景。
由S-Lab、新加坡南洋理工大学、商汤科技、美国密歇根大学及德国马普所的研究人员联合开发的Puffin，是一种创新的多模态模型。该模型具备理解相机参数（如拍摄角度与视野范围）的能力，并能依据这些参数生成对应视角的图像。这一突破有效打破了传统图像理解与生成之间的技术壁垒，实现了从任意视角进行图像创作的可能，显著提升了生成图像的空间一致性与真实感。Puffin为多模态内容生成开辟了新路径，在虚拟现实、自动驾驶和智能摄影等领域具有广泛应用前景。
