🔥51CTO热榜：2025-06-26

LVM逻辑卷管理，是在硬盘分区和文件系统之间添加的一个逻辑层。LVM就是通过将底层的物理硬盘封装，然后以逻辑卷的方式呈现给上层应用。

处理海量 JSON 数据而不影响页面流畅性，是一个系统性工程。我们可以摆脱“请求-解析-渲染”的线性思维，转而采用一套立体的解决方案。

研究人员从三个维度分析了主流AI平台的数据实践：用户数据在模型训练中的使用情况、平台隐私政策的透明度、数据收集与第三方共享的范围。

上下文工程是构建动态系统，以正确的格式提供合适的信息和工具，从而使得 LLM 能够合理地完成任务。

高失败率正促使许多IT领导者将更多注意力放在战略性和有针对性的AI项目上，优先处理几个用例，在这些用例中，AI可以被深度嵌入到运营工作流程中，并推动可衡量的结果。

VSCode，作为一款广受欢迎的轻量级代码编辑器，凭借其简洁的界面、强大的插件系统以及跨平台的特性，赢得了众多开发者的心。而 GDB（GNU Debugger），则是 Linux 环境下非常强大的调试工具，它提供了丰富的命令和功能，让我们能够灵活地控制程序的运行，检查变量的值，查看内存状态等等。

Gemini CLI最大亮点之一就是可以直接调用，谷歌最新发布的视频模型 Veo和图像模型Imagen，同时集成了MCP、谷歌搜索、自定义自动化等众多实用功能。

本文基于ByteBrain团队实际生产场景，提出一项新的研究问题，即如何在无数据访问条件下，从不完美的查询工作负载中学习一个具备泛化能力与鲁棒性的基数估计模型；同时提出创新技术方案 GRASP ，借助组合式设计解决这一颇具挑战。

单来说，内存 IO 就像是计算机的 “数据高速公路”，负责在内存和其他设备（如硬盘、CPU 等）之间传输数据。它的速度和效率直接影响着计算机系统的整体性能。

来自香港大学 MMLab、香港中文大学 MMLab 和商汤科技的研究团队，继其先前发布的 Generation Chain-of-Thought (GoT) 框架之后，现推出重要进展 ——GoT-R1。

我们提出了一种全新的训练免调（Training-Free）长文本处理方案 ——ParallelComp，其核心包括并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大技术创新。

这是一篇复习之作，发表在 2024 ACL，字节跳动的ReFT方法，用强化学习打破传统微调瓶颈，让大语言模型在数学推理上大展身手。

作为首个聚焦科学探索任务的多模态智能体评测框架。ScienceBoard 提供了一个真实可交互的科研环境，精心设计了具有代表性的科研任务，并配套程序化评估机制，系统性评估现有模型在科学任务上的表现。

北大团队最新论文揭示：人类引以为傲的创造力，如今AI也开始掌握了。

这是被收购不成，恼羞成怒了？网友们纷纷表示：这反转，精彩，实在是精彩！

本文对 MCP 进行了简要介绍。MCP是一种高效且通用的协议，它能让AI安全、高效地访问本地数据。我们以 Sentry接入MCP为例，成功实现了Sentry监控服务与cursor助手的集成，达成了应用崩溃率的智能分析以及crash问题的详细查询，助力大家更好地理解 MCP 的工作模式。

近年来，我们甚至看到像亚马逊 Prime Video 这样重量级的玩家，也公开分享了其从微服务“回归”到某种形式的单体（或者说更粗粒度的服务）的实践，引发了业界新一轮的思考。

10亿条数据插入数据库的时间影响因素非常多。包括数据库磁盘类型、性能。数据库分库数量如果能切分1000个库当然性能更快，要根据线上实际情况决策分库和分表数量，这极大程度决定了写入的速率。

MCP、ACP和A2A并非竞争关系，而是互补的技术方案，分别服务于模型能力扩展与代理间对等协作这两个不同的架构层。MCP是模型连接外部世界的“接口层”，ACP和A2A则是代理构建智能生态的“社交层”。

模型上下文协议有可能重塑人工智能模型的运作方式，从而实现强大的全新代理原生体验。但如果没有像 CTEM 这样的持续自适应网络安全策略，它就有可能形成一个庞大且可利用的相互关联的漏洞网络。

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