实现公司内部多个系统账号的互通是提升用户体验和简化登录流程的重要举措。当前，系统主要依赖基于Cookie或URL重写的会话管理技术。其中，Cookie技术通过创建名为“JSESSIONID”的变量，存储在用户浏览器中，用于跟踪会话状态并实现账号通用。这一方案不仅提高了系统的便捷性，还有效减少了用户的操作负担。
本文提出了一种加权卷积技术（wConv2D），旨在优化传统卷积神经网络（CNN）在图像分类与去噪任务中的表现。通过引入自适应的空间结构信息识别机制，wConv2D突破了传统CNN对局部邻域内像素贡献等价的假设，有效提升了模型捕捉空间特征的能力。该方法无需增加额外模型参数，即可显著改善图像分类和去噪效果，为传统CNN提供了新的改进方向。
本文探讨了深度学习中批处理大小对模型训练的影响，包括训练动态、收敛速度及模型性能的变化。同时分析了超大batch的优缺点，并提出相应策略以缓解其潜在问题，为优化模型训练提供了参考。
本文探讨了AI智能体的构建方法，强调应遵循严格的软件工程原则，而非单纯依赖复杂的“黑箱”框架。通过回顾从有向图到DAG编排工具，再到当前AI智能体的发展历程，作者提出了12条核心原则，用于指导可靠大型语言模型（LLM）应用的构建，旨在为开发者提供明确的方向与规范。
2025年上半年，大模型技术领域迎来快速发展。DeepSeek推出的推理大模型R1与百度的大模型开源计划成为行业焦点，同时，多家厂商发布专为大模型设计的硬件解决方案，推动了技术在硬件层面的进步。然而，这一领域的持续创新也伴随着越来越多的争议与挑战，如数据安全、算力需求及算法透明性等问题亟待解决。
本文详细阐述了在Java项目中集成大型机器学习模型的步骤与方法，以阿里巴巴DashScope SDK为案例进行说明。项目环境配置包括SpringBoot 3.4.4、JDK 21和Maven 3.8.4。通过具体的操作指南和最佳实践，开发者可以高效完成模型集成，提升项目智能化水平。
根据最新调查报告，预计到2026年，人工智能（AI）投资将占总IT投资的20%，较2024年的12%显著增长。当前，企业AI预算中有64%投入到核心业务功能中，表明企业正加速实现AI与业务的深度融合，以提升效率和竞争力。这一趋势凸显了AI在未来企业发展中的战略重要性。
2025年，国家电网引入Graph RAG技术，显著提升智能电网故障诊断效率。该技术通过三步检索：识别变压器温度异常、分析附近线路负载情况及参考历史故障记录，将故障定位时间从2小时缩短至15分钟，为电网稳定运行提供技术支持。
在日常工作中，处理大量文本数据是一项常见任务。通过AI模型的应用，可以高效提取多篇文章中的产品信息，并将其以Markdown表格形式呈现。每条产品信息均附带来源URL，确保数据的可追溯性与准确性。这种方法不仅提升了工作效率，还为后续数据分析提供了结构化的支持。
在人工智能推理领域，大型推理模型如OpenAI的o1系列、DeepSeek的R1以及Claude的思维模型展现了卓越的能力。这些模型突破了传统模式匹配的局限，能够模拟人类深层次的思考过程，处理复杂任务。它们通过先进的算法设计，实现了更接近人类逻辑的推理方式，为人工智能技术的发展开辟了新方向。
AgentCPM-GUI 是一款专为移动设备图形用户界面（GUI）操作设计的创新性智能体。通过强化微调（RFT）技术、高质量数据集及紧凑动作空间优化，它成功突破语言限制，在多项基准测试中表现出色。其核心目标是开启智能交互新时代，使移动设备更精准地理解用户意图，助力任务高效完成。
华东师范大学提出了一种新方法，有效解决了GraphRAG处理速度慢与LightRAG延迟高的问题。该方法通过大型模型从文档片段中提取三元组信息并构建图结构，再利用图分割算法将图划分为多个社区，并对社区进行总结，从而实现多层次信息的高效获取。此技术显著提升了信息提取的速度与准确性。
在人工智能编程领域，区分不同的编程方式至关重要。氛围编码注重直觉与创造性，而AI辅助编程则通过技术手段提升效率与质量。正如张小龙所言，设计的本质是分类，编程亦然。这种分类有助于更清晰地定义问题并推动技术发展。
银河通用与清华大学联合发布了一款名为OpenWBT的开源人形机器人全身遥操作系统。该系统支持多机型，可跨虚实环境操作，并能在一小时内完成部署。作为行业内首款此类系统，OpenWBT填补了稳定可靠的全身遥操作和数据采集解决方案的空白，为人形机器人充分利用大数据和大模型优势提供了可能，推动具身智能领域的发展。
抖音内容技术团队近期推出了名为ContentV的高效训练框架，专注于视频生成任务。该项目在有限资源下，利用256块NPU进行训练，仅用四周时间便完成了一个拥有8B参数的视频模型训练。ContentV在多项性能评估中表现出与主流技术比肩的能力，为视频生成领域提供了新的解决方案。
谷歌旗下的DeepMind推出了一项重要举措，发布了一个开源存储库，专门用于正式的数学猜想。这一项目得到了著名数学家陶哲轩（Terence Tao）的支持，并以分析数论中的Landau猜想为起点。通过将数学难题与AI技术结合，DeepMind旨在推动人工智能在未来解决更复杂的数学问题，标志着数学研究领域的一大进步。
