🔥51CTO热榜：2025-06-10

数据驱动决策,需要的是业务流程与数据紧密配合，领导层参与推动，才能实现的事。数据驱动决策，从来都不是一个神机妙算的世外高人，拿着数据口念咒语：“妈咪妈咪轰”就轰出来一个惊天地泣鬼神的结论，这是基本常识。

虽然 RRF 很好，但我们终究活在“大模型时代”，还是想让模型多干点活。于是我又开始摸索 LangChain4j 提供的 Reranker 能力。说白了，它就是让大模型参与到文档排序中，甚至能做到“语义上最匹配”而不是“向量最接近”。

推理位于智能的核心，塑造了做出决策、得出结论和跨领域泛化的能力。在人工智能系统中，随着系统越来越多地在开放、不确定和多模态环境中运行，推理成为了实现稳健和自适应行为的关键。

数据仓库建模没有放之四海而皆准的方法，关键在于灵活运用、融会贯通。最好的数据模型不是最复杂的，而是最能解决业务问题的。

Contextual retrieval不是一个革命性的新架构或复杂的神经网络创新。它是一个巧妙的预处理步骤，承认一个简单的事实：上下文很重要。

大型语言模型（LLM）已在诸多领域落地应用，但却因依赖静态内部知识库和单一文本推理机制而遭遇瓶颈。复杂现实问题的求解，需要模型具备动态推理、精准决策并与外部工具环境紧密协作的能力。研究者提出的 ARTIST 框架，就是 LLM 赋予智能体式推理与工具集成的全新维度。

在旧金山AI工程师世博会上，Simon Willison用自创「骑自行车的鹈鹕」图像生成测试，幽默回顾过去半年LLM的飞速发展。亲测30多款AI模型，强调工具+推理成最强AI组合！

高内聚原则是GRASP原则中的一个重要组成部分，它通过将数据和行为封装在同一个类中，提高了代码的内聚性和可维护性。遵循高内聚原则有助于创建一个清晰、直观的系统结构，简化了数据管理。虽然在某些情况下可能需要权衡封装的程度。

递归不仅属于编程语言，SQL 也能“递归”！借助 WITH RECURSIVE，我们可以优雅地处理数字序列、树结构、图遍历等复杂问题。无论是层级查询，还是路径搜索，Recursive CTE 都是一种强大且灵活的利器。

在Go语言开发中，map是常用的数据结构，但原生map在并发读写时会导致panic。这是因为Go的设计哲学是"显式优于隐式"，不自动处理并发安全问题，需要开发者根据场景选择合适的并发控制策略。

虽然 async/await 能解决许多 Promise 问题，但深入理解 Promise 机制至关重要。掌握这些陷阱及其解决方案，将帮助您编写更健壮的异步代码。

为了简化开发过程并提高代码的可维护性，我们可以创建一个统一的工具类来处理这些需求。在本文中，我将介绍如何使用SpringBoot创建一个返回多级菜单、多级评论、多级部门、多级分类的统一工具类。

THP（Transparent Huge Page，透明大页）是 Linux 内核中的一项内存管理优化技术，它主要用于处理大内存页面的分配和管理，旨在提高内存访问效率，特别是对于那些需要频繁访问大量内存的应用程序。

系统可支持单集群日处理10TB级日志数据，查询P99延迟控制在2秒内，同时保障99.99%的高可用性。最终系统的选择仍需在CAP三角中根据业务需求找到最佳平衡点。

深度学习的发展使得大语言模型能够利用海量的文本数据进行训练，从而相比于以往的方法能够捕获更深层次的上下文信息和人类语言的细微之处。因此，大语言模型在文本翻译、情感分析、问答等各类自然语言处理任务中都有显著的性能提升。

以下这些工具代表了2025年开源网络安全解决方案的前沿，提供从终端和网络监控、应用安全、云安全到威胁情报和OSINT的各种能力。它们得到积极维护、社区支持，并在各行业广泛采用。

虽然有 17% 的 AI 使用者表示，他们承担了更多与 AI 系统整合、审查相关的新任务，另有 5% 的非使用者也提到需要处理 AI 输出的内容。但这类任务往往没有明确的“任务补贴”或岗位晋升路径，更像是一种“静悄悄的职能转移”。

在《The Diary of a CEO》最新一期节目中，ARK Invest 创始人、掌管 300 亿美元资产的‘女股神’ Cathie Wood（凯茜·伍德），用三组数据划出 AI 落地的爆发路径

B 端软件则不同，其对准确性要求极高，尤其在金融、医疗等行业。本文简单谈谈关于生成式 AI 在 B 端软件中实践的一些思考。

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度。包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。

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