🔥51CTO热榜：2025-10-30

07:11  51CTO  浅谈G行全栈可观测能力建设
面对可观测性建设各方面的挑战，G行选择采用基于零侵扰解决方案建设全栈可观测平台，能够零侵扰采集业务语义、系统调用、网络转发、文件读写调用链，并通过收集和关联服务自身的日志链路数据实现调用链的全覆盖。
07:11  51CTO  一文讲透AI Agent开发中的human-in-the-loop
我们必须谨慎地选择，把哪些信息放到序列化的数据之中，哪些不放。通常来说，应该只序列化那些必要的、动态的数据，而其他信息可以尽量保留在代码中。以后有机会了我们再仔细展开这个话题。
07:11  51CTO  单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
北京大学及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架——一种简单且高效的通用灵巧手抓取学习方法。
09:17  51CTO  MySQL 缓冲池 (buffer pool) 都不会，还做什么架构师？
如果大家使用 MySQL，那么 InnoDB 的缓冲池，是架构师必须了解的内容。
09:17  51CTO  踩坑记录：C++17 的 string_view 导致异步日志乱码的深度剖析
今天，我就用这个真实案例，带大家深入理解这个非常经典的 C++ 内存陷阱问题。相信看完这篇文章，你对 string_view 和移动语义的理解会更上一层楼！
09:17  51CTO  无感刷新 Token：如何做到让用户“永不掉线”
出于安全考虑，用于身份验证的 Token​（通常是 Access Token）必须有较短的有效期。那么，我们如何在保证安全的前提下，创造一种“永不掉线”的丝滑体验呢？
09:17  51CTO  并发编程 ThreadLocal 必知必会
ThreadLocal​ 是 Java 提供的一种简单而强大的机制，用于实现线程局部变量，即每个线程都有自己的独立副本，互不干扰。
09:17  51CTO  前往内存优化策略：减少 85% 的堆分配和 GC 压力
在 Go 中有效的内存管理涉及对象池、逃逸分析和精心的数据结构设计的结合。通过重用资源、最小化堆分配和监控 GC 行为，我们可以构建能够高效处理高负载的系统。
09:17  51CTO  为什么说做好RAG就够了？深度拆解RAG系统的现状、优化与未来
RAG之所以被行业看重，核心不是因为它“技术多先进”，而是因为它“落地成本低、适配性强”。在AI技术从“通用能力”走向“行业深耕”的今天，RAG更像是一把“行业适配的钥匙”——能快速打开“AI+客服”“AI+法律”“AI+金融”等各个领域的落地大门。
09:47  51CTO  英伟达，全球首个5万亿美元公司诞生！「GPU帝国」超日本德国GDP
就在刚刚，英伟达市值突破5万亿美元，成为全球首家实现这一里程碑的公司。如今，它的市值已超越德国和日本的GDP，堪称「全球第三大经济体」。
09:47  51CTO  Cursor发布首个编程大模型！代码生成250tokens/秒，强化学习+MoE架构
最新进展，Cursor 2.0正式发布，并且首次搭载了「内部」大模型。没错，不是GPT、不是Claude，如今模型栏多了个新名字——Composer。
09:47  51CTO  当人工智能遇见图形数据库：利用多模态数据融合进行创新
图形数据库和人工智能的巨大前景在于它们共同关注“万物互联”的决定性特征：关系。在一个自然系统和人类活动深度互联的世界里，价值不仅在于数据点，还在于它们之间的联系。
09:47  51CTO  Amazon重磅新作SimRAG：让大模型“自我进化”，轻松适配专业领域问答任务
Amazon在2025年NAACL会议上发表的SimRAG框架，为解决这些问题提供了全新思路。它通过“自我改进”机制，让大模型无需依赖大规模标注领域数据，就能自主提升专业领域的检索增强问答能力，为大模型适配垂直领域开辟了高效路径。
09:47  51CTO  阿里新研究：统一了VLA和世界模型
WorldVLA是一个将视觉语言动作模型（VLA）与世界模型相融合的统一框架，由阿里巴巴达摩院、湖畔实验室和浙江大学共同提出。
09:47  51CTO  14000人原地被裁！亚马逊今日：打工人水深，AI机器人火热
刚刚，1.4万名亚马逊员工被宣布没了工作，而另一边，公司正在开足马力部署AI和机器人上岗。
09:47  51CTO  不好美国要捧杀了！新研究：中国正在成为全球科学领导者
和以往比比论文量、引用数不同，这项研究通过引入机器学习模型，分析了600万份论文的作者署名模式、通讯作者身份、机构影响力等多重线索，核心评估了“团队领导者”这一指标。
09:47  51CTO  我把 Docker 全删了，结果一切都变简单了
Docker 听起来很酷，Kubernetes 更酷。 但如果你只是做单体 Web + 数据库：一台服务器 + 一个定时任务就够了，不需要集群。别再跟着 YouTube 把 Todo App 部署上 EKS。别假装你的 Side Project 需要 Helm Chart。如果你不会手写 Nginx，你大概也用不着容器化。
09:47  51CTO  估值上万亿、现金流见底：AI盛宴背后的真相没人敢说
前AI行业的估值水平，已远超2000年互联网泡沫高峰期。与2000年不同，当时的公司至少有「梦想」和「用户增长」，而今天的AI公司却普遍缺乏清晰的商业模式和盈利能力。AI基础设施支出（如数据中心、芯片）与实际收入严重不匹配，形成「烧钱循环」：AI公司烧钱→芯片公司赚钱→AI公司继续融资→继续烧钱。
09:47  51CTO  SaaS领域的AI创新：云端商业工具的进化之路
十年前，SaaS以“云”打破软件边界，如今，AI正让它变得更聪明、更高效、更具竞争力。AI不再是锦上添花的功能，而是SaaS的新引擎——它自动化繁琐任务、预测系统故障、提前挽留客户、动态调整资源与定价，让软件真正具备“自我优化”的能力。
09:47  51CTO  Spring 事务失效的场景及修复：从原理到实战
在Java​企业级开发中，Spring​事务是保障数据一致性的核心机制。但实际项目中，开发者常遇到@Transactional​注解加了却不生效的问题，这本质是对Spring事务实现原理理解不透彻或忽略关键细节导致的。

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