Dify平台作为开源的大语言模型应用开发工具，通过简化AI应用的开发流程，助力开发者和企业快速构建、部署与管理生成式AI应用。本文以24点游戏智能体开发为例，展示Dify如何利用工作流机制实现Agent应用的开发。开发者可将工作流发布为工具，使智能体通过推理调用相应工作流解决问题，显著提升开发效率与灵活性。
随着人工智能逐渐成为社会基础设施，如何有效衡量其工作量成为重要议题。文章提出以“马斯”（MTH，兆字元时）作为新度量单位，用于量化AI的工作成果。这一单位能够更精准地评估AI在数据处理、任务执行等方面的实际贡献，为未来技术发展提供参考标准。
中国科研团队玉盘AI发布的《SRDA AI大模型专用计算架构》白皮书，详细介绍了系统级精简可重构数据流架构（SRDA）。该架构致力于从硬件层面降低人工智能领域的算力成本，被视作对DeepSeek“神预言”的实际落地。通过创新技术手段，SRDA为人工智能发展提供了更高效、经济的解决方案，推动行业进步。
在“Next-Token”范式的最新进展中，强化学习预训练技术的问世标志着一场技术变革。这项技术不仅提升了模型性能，更让强化学习从辅助角色转变为潜在的领域基石。通过全新的预训练方法，模型能够更高效地理解和生成内容，为未来的研究与应用奠定了坚实基础。
科学家们在医学领域开发出一种全新的世界模型，能够精确模拟肿瘤的演化过程。这一模型不仅为疾病模拟提供了新方法，还辅助规划个性化的治疗方案，标志着医学在精准治疗方面的重要突破。通过该模型，医生可以更准确地预测肿瘤的发展趋势，从而制定更为有效的治疗策略。
艾逗笔，ThinkAny和MCP.so的创始人，将出席在北京举行的AICon大会。他将在会上深入探讨人工智能时代下独立开发者的发展路径，并分享其在一年内成功推出超过10款产品的宝贵经验。通过实际案例与策略分析，艾逗笔将为参会者提供宝贵的启发与指导。
地瓜机器人公司近期推出了RDK S100算控一体化机器人开发套件，这一产品标志着公司在大小脑超级异构技术领域的显著进步。目前，地瓜机器人已与20多家具身智能领域的领先客户建立合作关系，而RDK S100套件也成功获得了超过50家客户的测评认可，展现出其在行业中的技术优势和广泛应用潜力。
SGLang项目成功开发了首个完全开源的DeepSeek大规模专家并行部署方案。该方案在开源领域中独树一帜，是目前唯一能够达到官方博客所述推理性能与成本效益平衡的解决方案。通过这一技术突破，SGLang为全球开发者提供了高效、经济的模型部署选择，推动了人工智能技术的普及与创新。
作业帮平台通过构建完善的基础观测能力，尤其是日志体系建设，有效应对了海量数据处理的挑战。该平台拥有数千个在线服务，在高峰时段每秒可产生超过5000万条日志流量，每日生成的日志数据量更是达到PB级别。这一强大的日志体系不仅为平台提供了实时监控和问题定位的能力，还为优化用户体验和技术迭代奠定了坚实基础。
在对话智源王仲远中提到，人工智能正迅速从数字领域迈向物理领域。这一趋势基于对大模型技术发展的深入分析，也是悟界系列大模型推出的核心驱动力。通过将先进的大模型技术应用于物理世界，人工智能有望实现更广泛的场景落地，推动技术与现实世界的深度融合。
在CSS布局中，复杂问题有时仅需一行代码即可解决。例如，侧边栏的稳定放置与页面头部的整齐排列都能通过巧妙的代码实现。然而，某些特定区域可能如同家中宴会上情绪化的小孩，难以控制。即使尝试调整宽度、设置最小宽度或使用`calc(100% - 某值)`函数，问题仍可能存在。此时，细致调试与正确方法是关键。
在现代前端开发中，SEO（搜索引擎优化）逐渐呈现边缘化趋势。许多中小型企业的日常开发重心转向后台管理系统，主要任务为数据的增删改查，与C端用户及搜索引擎排名的交互减少。这一现象可能导致开发者知识面受限，对职业发展造成不利影响，尤其是在跳槽机会和薪资增长方面面临更多挑战。
JavaScript中的可选链操作符（?.）是一种强大的工具，能够显著减少因访问未定义属性而导致的运行时错误，最高可达68%。本文从实际案例出发，深入探讨其工作原理与底层机制，帮助开发者有效避免TypeError异常，提升代码的安全性和健壮性。通过最佳实践分享，读者可以更好地掌握这一特性，优化日常开发流程。
本文深入探讨了Spring Data JPA的12个关键实战技巧，旨在帮助开发者显著提升开发效率与系统性能。面对日益增长的数据量，查询速度慢、复杂关系管理及接口优化等问题成为常见挑战。通过有效运用这些技巧，开发者能够更好地应对上述问题，优化整体开发流程。
在Python编程语言中，Lambda函数作为一种定义单行函数的简洁方式，为开发者提供了快速处理简单逻辑的能力。这种匿名函数无需传统函数定义语法，适用于需要小型、临时函数的场景，极大地提升了代码的简洁性和可读性。通过Lambda函数，开发者可以高效地实现如数据排序、过滤等操作，是Python编程中的重要工具之一。
在Go语言项目开发中，高效数据库迁移是确保数据一致性和项目稳定性的关键。本文通过分析适用于Go语言的主流数据库迁移工具，结合实例演示与工具对比，为开发者提供实用建议，帮助其根据项目需求选择最佳方案，从而实现高效的数据库迁移。
