在人工智能迅速发展的背景下，数据隐私保护成为亟需解决的核心问题。如何在保障用户隐私的前提下高效运行机器学习模型，已成为学术界和工业界共同关注的焦点。北京大学与蚂蚁集团从三个关键维度对高效隐私保护机器学习进行了系统性解构，深入分析了当前技术的前沿进展，并展望了未来的发展方向。这一研究不仅揭示了隐私保护技术的演进路径，还为实现数据安全与模型性能的平衡提供了理论支持和实践指导。
小米公司近日发布了一款名为 MiDashengLM-7B 的声音理解模型，该模型在音频理解领域达到了新的最佳状态（SOTA）。这一突破得益于小米对模型的全量开源，不仅使数据吞吐效率提升了 20 倍，还实现了推理速度加快 4 倍的显著优化。MiDashengLM-7B 结合了 Xiaomi Dasheng 音频编码器与 Qwen2.5-Omni-7B Thinker 自回归解码器，通过采用创新的通用音频描述训练策略，能够全面理解语音、环境声音和音乐，为音频技术的发展开辟了全新可能。
近年来，大型语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了显著进展，被广泛应用于多种文本相关任务。随着研究的不断深入，研究者们开始探索如何将LLM的能力扩展到非文本领域，包括图像、音频、视频、图结构和推荐系统等。这种跨领域的应用不仅提升了模型的多功能性，也推动了各行业的技术革新。
在AICon全球人工智能开发与应用大会2025深圳站即将召开之际，InfoQ《极客有约》联合AICon推出特别直播栏目，邀请商汤科技研发总监王志宏担任主持人，与腾讯云智能体平台产品中心总经理王磊、cai讯股份AI产研部总经理邹盼湘共同探讨Agent技术在企业应用中的工程化落地路径。三位专家围绕智能体应用的架构范式展开深入交流，分享企业在实际场景中如何借助Agent技术重构生产力，实现降本增效的关键策略。
近期，Java生态系统迎来多项重要更新，推动了开发工具和框架的进一步发展。EclipseStore平台完成重大升级，提升了数据存储和管理能力，为开发者提供更高效的开发体验。Gradle构建工具推出新特性，优化了构建性能并增强了依赖管理的灵活性，显著提升了开发效率。Hibernate ORM框架发布候选版本，带来了更稳定的对象关系映射支持，进一步巩固其在Java持久化领域的地位。与此同时，Piranha Cloud服务取得新进展，为云原生Java应用提供了轻量级解决方案。此外，LangChain4j库的发布也为Java开发者带来了构建语言模型应用的新可能，拓展了Java在AI领域的应用前景。
淘天集团于2026年8月5日正式开启针对2026届毕业生的秋季招聘活动。此次招聘主要覆盖北京和杭州两个城市，预计将提供约1000个职位机会，涉及70多个不同岗位。招聘岗位以技术领域为主，占比超过90%，其中人工智能（AI）相关岗位的招聘比例接近50%。此外，产品、设计、运营、营销、风险管理和数据分析等多个职位类别也将同步展开招聘。
本文介绍了Rokid智能眼镜AI应用开发的实战指南，强调其“零门槛全栈开发”的理念，旨在让每个人都能轻松成为智能眼镜开发者。通过简单易用的开发工具和全面的技术支持，Rokid降低了智能眼镜开发的难度，使开发者无需深厚的技术背景即可快速上手。在深圳举办的AICon会议上，Rokid展示了其智能眼镜在AI应用开发领域的创新成果与实践案例，吸引了来自各行各业的开发者参与。这一平台不仅提供了完整的开发流程支持，还鼓励创新思维，为开发者打开了通往未来智能穿戴设备世界的大门。
2025年被广泛认为是“Agent之年”，智能体技术正以前所未有的速度革新人工智能产业，并在全球范围内推动创新应用的快速发展。为了进一步激发开发者的创新潜力，由Fellou主办、中源黑客松承办的“Awaken Your Web创新挑战赛”现已正式启动。此次挑战赛得到了小宿科技、微软开发者社区、WayToAGI、AWS User Group等业界知名企业和技术社区的官方合作伙伴支持。赛事面向全球开发者、AI从业者、技术团队以及高校学生开放，旨在共同开启Agent应用的新时代，推动人工智能技术的进一步突破与落地。
AICon深圳站即将拉开帷幕，本次活动将呈现50+技术实践案例，全面解析AI原生时代下的技术落地与演进趋势。作为聚焦人工智能前沿技术与行业应用的重要盛会，AICon致力于为参会者提供深度交流与学习的平台。活动完整议程现已首次发布，涵盖多领域技术分享与实践探讨，期待您的积极参与，共同推动AI技术的发展与创新。
数据库索引技术是提升查询性能的关键手段之一，CMU 15-445课程深入探讨了包括B+树、Trie树和倒排索引在内的多种索引结构。这些索引不仅支持高效的搜索键匹配，还允许在叶子节点中存储额外的列信息。尽管这些列不参与搜索键的匹配过程，但它们的存在使得数据库能够实现“覆盖扫描”，即直接通过索引获取所需数据，避免回表查询带来的性能损耗。这一特性已在PostgreSQL 11和SQL Server等主流数据库系统中得到支持，显著提升了查询效率。
在Java开发与面试中，`@Transactional`声明式事务的失效问题是一个常见但关键的技术点。本文系统梳理了导致事务失效的七大典型场景，包括方法访问权限限制、事务传播机制配置不当、异常未正确处理、非事务方法调用、事务方法被内部调用、数据源未正确配置以及事务超时设置不合理。通过深入分析每种场景的成因，结合实际开发中的常见误区，文章进一步提供了针对性的解决方案，帮助开发者规避事务失效问题，提升系统一致性与可靠性。
自2014年引入以来，Java的Lambda表达式一度被视为提升代码简洁性的优雅工具，广泛应用于函数式编程实践中。然而，到了2025年，其地位已悄然发生变化。Lambda的滥用和误解使其从“代码优化利器”沦为“可读性障碍”。许多开发者误将其当作函数式编程的万能钥匙，忽略了代码清晰性这一核心原则。真正高质量的代码应优先考虑可维护性、协作性和可测试性，而非一味追求简短。随着Java生态的发展，开发者逐渐意识到，Lambda虽有其价值，但不应被过度推崇。
在当前以前后端分离架构为主导的互联网应用中，身份认证是保障系统安全的关键环节。Token认证因其无状态的特性而成为主流的身份验证方案之一。然而，Token的有效期管理是一个需要仔细权衡的问题，它直接关系到安全性与用户体验的平衡。如果Token的有效期设置过短，用户可能会频繁地需要重新登录，影响用户体验；而如果设置过长，则可能会增加安全风险。因此，实现Token的无感刷新机制，即在不影响用户体验的前提下，确保Token的安全性，是提升系统安全性和用户满意度的重要策略。
枚举类型（Enumeration）是一种定义固定常量集合的数据类型，在编程中被广泛用于表示有限的预定义值集合。相比传统的`public static final`变量实现方式，枚举在标识场景下具有更高的实现简便性和代码可读性。通过将相关常量组织为枚举项，开发者可以更直观地表达意图，同时减少维护成本。本文将深入探讨枚举的实际应用，分析其在不同场景中的优势，并与`public static final`变量进行比较，展示枚举在简化代码结构和提升可维护性方面的潜力。
随着系统规模的扩展和业务复杂性的增加，传统的雪花算法在ID生成策略中的局限性逐渐显现。尽管其在简单应用场景中仍具一定适用性，但在面对高并发、分布式系统需求时，更可靠、更灵活的ID生成策略成为首选。此类策略不仅能够适应不断变化的业务需求，还能确保系统的可扩展性和稳定性。因此，在现代系统设计中，采用更高级的ID生成方案显得尤为重要。
随着浏览器逐步淘汰 `substr()` 这一 JavaScript API，开发者面临转向更现代方法的选择。尽管 `substr()` 仍被广泛使用，但其替代方案 `slice()` 和 `substring()` 提供了更清晰、稳定且易于理解的代码结构。这种转变不仅顺应技术发展的趋势，也有助于提升代码质量与可维护性。
