🔥51CTO热榜：2026-01-06

2025 年人形机器人的应用爆发，离不开产业底层能力的全面升级。截至年末，国内已有 100 多家人形机器人整机厂商，叠加零部件、数据服务企业，形成完整产业链。

华南理工大学团队发表在2025年EMNLP上的SAKI-RAG框架，创新性地提出了"句子级注意力知识整合"方案，在不牺牲分块粒度的前提下重建语义关联，为长文档RAG提供了全新解决思路。

“把财报读薄，把词典搬来，再让大模型写答案”——斯坦福团队用 20 epoch 把 FinQA 基线干翻，还顺手给了一个可复制的 Multi-Retriever 模板。垂直领域问答，不妨先试试这套“双保险”外挂。

2025年，AI Agent的应用发展给了我们很多惊喜，也用实际数据展现了它的落地速度、发展潜力与应用前景。2026年，AI Agent又会有哪些应用与发展趋势呢？

MLOps 是一种运营模式和工具箱，它将实验性的机器学习工作转化为可靠、可控且可衡量的业务能力。对于大型组织而言，成功取决于工程实践（可复现的流水线、持续集成/持续交付 (CI/CD)、工件不可变性）、可观测性（全面的监控和漂移检测）以及治理（分层风险控制、文档和可审计性）。

为了应对新一轮的竞争与挑战，企业需要快速把AI Agent引入更多的内部业务，让Agent能够参与到更多复杂业务流程的运转。但要保证现有业务系统正常运转的情况下融合AI Agent，在当前智能体应用的初级阶段仍有不小的挑战。

清华孙茂松团队和面壁科技联合提出的VisRAG（Vision-based Retrieval-Augmented Generation）框架，将视觉语言模型（VLM）全面融入RAG pipeline，直接以文档图像为处理单位，彻底跳过文本解析步骤，实现多模态文档信息的完整保留与高效利用。

当头条新闻聚焦于通用人工智能（AGI）遥远的未来时，企业界决定性的转变正在当下发生。这种转变就是智能体化AI（Agentic AI）。这种AI已不再仅仅局限于回答问题，而是能够理解目标、制定计划，并在各种应用程序中采取行动，并在人类的广泛指导和监督下实现目标。

这篇文章，将揭秘智能体应用的两大核心架构类型单智能体和多智能体，介绍如何考量工作流设计、自主性与协调性。也将提及构建两种智能体应用的9种常用设计模式、实际案例和决策框架，帮助大家具体应用时选择合适的方法。

在这个答案唾手可得的时代，真正的创造力稀缺品或许已不再是“更好的答案”，而是“更值得追问的新问题”。而AI，这个汇集了人类所有已知答案的集合体，正意外地成为我们重新学习提问的最佳陪练——因为它比任何人都清楚，所有重大突破的起点，都始于某个曾被贴上“荒谬”标签的问题。

负载均衡架构并非一成不变，而是根据业务规模从单机Nginx演进到 "DNS -> LVS -> Nginx" 的经典级联模式。理解每种技术的优劣（如 F5 的高性能与高成本，Nginx 的灵活与低成本，DNS 的通用性与缓存问题），才能在架构设计中做出最合理的决策。

本文将基于借款订单状态流转这个场景来实现。如果使用if-else或者switch语句来处理这些状态，代码会变得非常臃肿且难以维护。而状态机提供了一种更加结构化和可维护的方式来管理这些状态转换。

RocketMQ 的推 Push 模式实现类是：DefaultMQPushConsumerImpl ，本质上来讲，RocketMQ 的推模式是拉模式的封装，可以实现负载均衡，并提供非常简单易用的 API 供开发者使用，降低了开发者的使用心智。

本文聚焦 Embedding 技术的核心原理与实操落地，详细解析了 3 种主流文本相似度算法的逻辑、优势与适用场景，并通过智普 AI 完成了文本向量化与多算法适配的相似文本查找案例。

Manus被Meta收购的故事，表面上看是一个成功的商业案例，但深层次来看，它标志着AI发展的一个新阶段——从技术驱动向应用驱动的转变，从单点突破向生态协作的演进。

2026开年王炸！Gemini 3.0 Pro仅用1小时，暴力破解533年未解的《纽伦堡编年史》天书。从0.02美元的算力成本到精准复原16世纪学霸的历法对账单，AI正以全知视角降维打击传统考古！

二次分库分表方案则是针对高频出现的非分表键查询维度，如卖家 ID、客服 ID 等，单独构建一套分库分表体系。这套体系就像是为特定的查询需求打造的 “专属通道”，通过存储核心业务数据的副本，实现多维度的数据隔离，大大提升了查询效率。

通过集成混合整数优化器和推理型大型语言模型（LLM）DeepSeek——通过像CrewAI这样的代理平台来协调整个过程，组织可以获得高层次的战略和精确的优化。

随着AI深度融入企业，CIO正经历数十年来最深刻的角色转型，正逐步成为事实上的“首席AI官”。相比单独设立CAIO，关键在于明确AI战略的领导权与治理机制。

LLM 再强，也怕“金鱼脑”——上下文一断就失忆。把 LLM 包装成能持续交互、自我进化的 Agent，必须外挂一块可读写、可增长、可遗忘的记忆体。

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