🔥51CTO热榜：2025-07-08

目前企业对智能体的兴趣正在激增，在本文中，来自金融、零售和医疗保健领域的CIO们讨论了他们如何看待这项技术对其企业和整个行业的影响。

刚刚，AI制药从理论迈向实践的关键一步！DeepMind分拆公司，亮出「秘密武器」：基于AlphaFold系统研发的候选药物，已进入人体临床实验。这意味着将大幅缩短新药研发周期、降低成本，加速新药惠及患者。

MoE模型虽然拥有超大参数量，但每次推理仅使用一小部分参数，其“密度”远不及密集模型。这引发了关于“深度是否决定智能”的讨论。

大模型的能力令人惊叹，但其独特的工作特性却给高性能服务部署带来了挑战。其处理过程主要分为两个阶段：预填充和解码。

全球超 90% 的超级计算机运行 Linux 系统，谷歌、亚马逊等互联网巨头的服务器集群，也依赖其强大网络处理能力，支撑海量数据传输与高并发请求。那么，Linux 内核如何实现网络数据的输入输出？

在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。

图表即代码工具正在改变开发人员、DevOps 工程师、架构师甚至技术文档撰写者沟通复杂基础设施和系统设计的方式。在当今快节奏的工程环境中，系统不断发展，以可复制、版本控制的格式记录架构已不再是奢侈，而是必需品。

Promise彻底改变了你处理异步代码的方式。代码结构变得更加清晰，错误处理更加集中，控制流更加灵活。你终于摆脱了回调地狱的噩梦。

以ChatGPT为例，其数据治理经历了三个阶段的演进：从较低质量、较小规模的数据集，到更高质量、更大规模的数据集，再到引入人类反馈的标注数据集。未来，数据治理将越来越成为AI发展的核心驱动力。

在Java编程领域，函数式接口和异步编程是提升代码灵活性和性能的重要手段。Function作为函数式接口的代表，提供了简洁的函数式编程风格；CompletableFuture则为异步任务处理带来了极大的便利。

本篇我们不重构、不改框架，只用设计层的小技巧，让你的前端“秒响应”。

内核参数是用户和系统内核之间交互的一个接口，通过这个接口，用户可以在系统运行的同时动态更新内核配置，而这些内核参数是通过Linux Proc文件系统存在的。因此，可以通过调整Proc文件系统达到优化Linux性能的目的。

多线程程序调试效率低下：可以使用前面提到的命令组合和线程锁定功能，有针对性地调试特定线程或在特定条件下进行调试，提高调试效率。同时，可以将程序中的线程数量减少至 1 进行调试，观察是否正确，然后逐步增加线程数量，调试线程的同步是否正确。

新晋AI编程冠军DeepSWE来了！仅通过纯强化学习拿下基准测试59%的准确率，凭啥？7大算法细节首次全公开。

本文主要从问题入手，继而进行问题引申，最终挖掘出问题根源：MySQL隐式类型转换。同时也告诫我们日常在写SQL时一定要检查参数类型与数据库字段类型是否一致，否则可能造成隐式类型转换，不能正常应用索引，造成慢查询，甚至拖垮整个数据库服务集群。

在信息爆炸的时代，传统关键词搜索已难以满足复杂知识需求。最新研究提出Agentic Deep Research，由大语言模型驱动，可自动规划检索路径、多轮迭代获取证据、逻辑推理指导搜索决策并输出研究报告级答案，可能彻底颠覆传统搜索范式。

刷到1分钟AI短视频别只顾着点赞，背后的算力成本让人惊叹。MIT和英伟达等提出的径向注意力技术让长视频生成成本暴降4.4倍，速度飙升3.7倍，AI视频的未来已来！

是否可以在不依赖额外监督的前提下，仅通过无监督学习让模型学会思考？答案有了。

在 LLM 的推理过程中，某些关键句子如同“锚点”，对整个推理轨迹产生深远影响。本文通过三种创新方法分析这些“推理锚点”，揭示了它们如何在复杂的推理链条中引导模型走向正确答案，为理解LLM的推理机制提供了全新视角。

在AI Agent开发中，如何让智能体真正理解并调用外部工具是一个核心问题。Model Context Protocol (MCP) 为解决这个问题提供了一个标准化的解决方案。本文将带你深入了解Agent与MCP的耦合机制，并通过实际代码演示如何实现真正的MCP集成。

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