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在大模型能力日益强大的今天，AI“会不会写代码”已不再是问题，真正决定其能否成为开发者得力助手的关键，在于它“能不能理解上下文”。技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是在垂直/领域的智能体。

在数字化浪潮席卷全球的当下，不同行业对笔记本设备的需求愈发复杂和专业。从新兴的低空经济领域，到前沿的人工智能机器人研发，再到创意无限的动漫、游戏、影视制作行业，每一个场景都面临着独特的挑战。而刚刚全新上市的Dell Pro Max 14移动工作站，犹如一位全能的破局者，凭借优秀的性能和强大的功能，为这些行业的痛点提供了适合的解决方案，重塑行业生产力。

美国政府已经批准了我们的出口许可，我们可以开始发货了，所以我们将开始向中国市场销售H20。我非常期待能很快发货H20，对此我感到非常高兴，这真是个非常、非常好的消息。第二个消息是，我们还将发布一款名为RTX Pro的新显卡。这款显卡非常重要，因为它是专为计算机图形、数字孪生和人工智能设计的。

本次故障的根本原因是应用启动时未对核心依赖模块的初始化异常进行有效校验和兜底处理，导致后续请求处理过程中抛出无法被捕获的初始化错误，进而引发流处理中断与线程阻塞，最终使 HSF 线程池耗尽、服务不可用。

本文介绍了OR算法+ML模型混合推理能力建设思路及业务背景，此场景相比常规模型推理更具特殊性和复杂性，在工程实现上面临多维挑战，因此本文分别从性能、稳定性和扩展性三个维度分析问题和解法，并以推理框架架构演进为线总结了过去两年的分期迭代实践历程和收益，其中有一些较为通用的经验，希望能够给大家带来一些帮助或启发。

货拉拉基于自身在物流领域 AI 落地的深厚积累，已在 14+ 个业务或部门，50+ 个真实业务场景探索和落地大模型应用。在引入大模型的过程中，面临着其在垂直领域知识的缺乏、时效性不足以及数据安全隐患等挑战。

本文深入探讨了自2023年GPT-4发布以来，大型语言模型（LLM）领域的发展趋势及其技术演进路径。在2023年初，LLM领域的发展遵循着一条清晰而有力的轨迹，规模决定能力，所以当年的爆火词就是Scaling Laws，更大的参数，更大的计算量，更大的数据规模。

主要概述百度搜索业务数据建设的创新实践，重点围绕宽表模型设计、计算引擎优化和新一代业务服务交付模式（图灵3.0开发模式）三大方向，解决了传统数仓在搜索场景下面临的诸多挑战，实现了搜索数据建设的高效、稳定、低成本；为百度搜索业务敏捷迭代奠定夯实基础。

随着互联网电商平台竞争的加剧，各平台的业务复杂度不断提升，线上环境的稳定性面临更大挑战。在汇金领域，由于其高资金属性，除了确保链路可用性达到99%以上，防止资损亦成为关键保障事项。得物汇金业务涉及复杂的资金流和大额资金敞口，因此实施资损防控尤为重要。

Gartner发布2025年中国人工智能（AI）十大趋势。企业不应流连于夸大其词的宣传或陷入到过度炒作所带来的恐惧中，而是应该关注AI的可持续的发展路径、实际的经济效益以及切实可行的应用场景。

传统云计算依赖集中式数据训练模型，但边缘计算的普及催生了新范式——去中心化机器学习。其核心代表——联邦学习正在颠覆传统流程。本文将对联邦学习概念及其三个关键技术展开讨论。

本文我想要探讨的一个主要话题就是“如何构建真正能在业务上落地的、可用性高的Agent”。当然，这个问题也是一个比较复杂、庞大的话题，我无法在文中给出通用的解决方案，仅仅是从阿里云服务领域的Agent构建视角出发，来讨论一下我们在Agent开发和调优的过程中走过的路、踩过的坑。

百度垂直搜索系统将搜索核心能力赋能阿拉丁（百度搜索特型结果）、垂直领域搜索、应用内搜索等场景，支撑了数百个检索场景、百亿级内容数据的检索。随着接入业务数量和数据量不断增长，系统在海量数据管理与调度上遭遇新的挑战，通过垂搜数据管理系统弹性调度优化实践来满足业务增长需求。

在万物互联的时代，无线连接与高效电源管理技术正成为推动数字化转型的核心动力。近日，Qorvo媒体日活动顺利举行，技术专家围绕Wi-Fi 8前沿进展、UWB精准定位与Matter生态、集成PLP的电源管理方案展开深度分享，揭示了未来智能生活、工业互联与数据中心的技术演进脉络。

作为多样化算力集群软件开源社区，openFuyao是继openEuler开源操作系统、openGauss开源数据库之后，面向业界开源的又一力作。其诞生标志着中国在算力集群软件生态领域的战略布局再落关键一子，打造全球领先的多样化算力集群软件根生态。

日前，中国半导体行业迎来一场地震级交易——国产CPU龙头企业海光信息宣布以1160亿元换股吸收合并服务器巨头中科曙光。这场“蛇吞象”式的并购，不仅创造了2025年国内科技领域大规模的整合案，更标志着国产算力产业链从“单兵作战”迈向“集团军”时代的转折。然而，这场豪赌背后，是国产替代的雄心，还是资本游戏的泡沫？

这位从Apple II微机时代走来的技术极客，用代码书写创业史诗，以长跑丈量管理哲学，在技术迭代与商业落地的平衡木上，演绎着中国科技企业家的独特成长轨迹。本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话陈靖华，探寻他的成长经历、创业历程、团队建设，解读这位科技人物的奋斗故事与远见洞察。

企业在积极引入AI的同时，也希望雇用更多工程师，期望开发者能够借AI之力将产出“提升10倍”。但要真正高效运用AI编码助手，其中也有不少门道。首先是AI编码助手的固有局限，其存在大量不确定性，因此容易引发种种难以避免的意外行为，例如随机删除代码或引入逻辑错误。

你可能知晓，在大型科技公司计划为数百万用户提供服务时，系统的可扩展性能力通常需要从一开始就成为设计的一部分，而不应在后期被追加。否则，随着用户期望的不断攀升和全球流量模式的变化，该系统将根本无法应对。下面，我将向你介绍大型科技公司通常会如何看待大规模的可扩展性。

微软研究院和 Salesforce的一篇新论文发现，即使是功能最强大的大型语言模型，如果面临的指令是分阶段而非一次性给出，往往也会表现不佳。该文作者运行六项任务进行研究，最终发现：当提示被拆分成多个回合时，大语言模型的性能平均下降了39%。