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一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技…- 0
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Bun × Anthropic：AI 运行时变革的信号？
📄 文章摘要Bun 被 Anthropic 收购，首次将通用语言运行时纳入大模型工程体系，揭示 AI 原生运行时的结构性趋势。运行时的归属变迁，正重塑 AI 编程与基础设施的底层逻辑。Bun 被 Anthropic 收购的消息公布后，我的关注点并不在于交易本身，而在于它暴露出来的结构性信号：通用语言运行时开始被卷入 AI 编程系统的路径依赖之中。这不是“一个 JS 项目找到归宿”，而是“语言运行时…- 0
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人民大学与清华大学研究团队突破：让AI像数据科学家一样思考和工作
还记得那些熬夜赶报告的日子吗？一堆乱七八糟的Excel表格、CSV文件和数据库，老板要你"从数据里找出点有价值的东西"。你盯着屏幕，不知从何下手——先清洗数据？还是先做可视化？做到一半发现数据格式不对，又得推倒重来。这样的场景，每个做过数据分析的人都不陌生。现在，这个让无数数据分析师头疼的问题，可能有了新的解决方案。中国人民大学和清华大学的研究团队介绍了他们开发的DeepAna…- 0
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Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
“满分 10 分，我给这六年打 7 分。”没有吹嘘，也没有谦虚。从创立到出售，差两个月满六年。2025 年 10 月，肖涵把 Jina AI 卖给了美国上市公司 Elastic（NYSE: ESTC）。他率领核心团队加入 Elastic，并担任 VP of AI。六年里，AI 技术的发展速度快到令人窒息：微服务架构失宠，ChatGPT 重塑行业，大模型你追我赶，RAG 几度生死…- 0
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来自前Manus工程师的一线总结：构建一个有效的Agent需三种能力｜AI 实践派
Intro这是AI闹的新栏目 AI 实践派（AI Practitioners）。我们持续关注在AI领域使用新认知、新范式解决真问题的AI builder。过去半年，AI 行业有一个能力变得刚需而紧缺：为Agent架构流程（Agentic Process Architect）。这个能力简单概括就是把大模型变成一个「能办事的员工」。业内共识在发生变化：在模型增速放缓的当下，Agent 的架构将会越发重…- 0
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基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
一、项目背景概述当前，企业数字化转型进入深水区，业务系统的复杂性呈指数级增长。微服务、容器化、云原生架构成为主流，这虽然带来了敏捷性和弹性，但也让系统内部的依赖关系变得空前复杂。一个简单的用户请求可能穿越几十个甚至上百个服务，产生的监控指标、日志、链路数据量浩如烟海。在此背景下，AIOps 从一种“锦上添花”的探索转变为“雪中送炭”的必需品。该项目是AIOps在故障智能诊断这一核心场景下的前沿实践…- 0
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DeepSeek V3.2 正式版：强化 Agent 能力，融入思考推理
两个月前，我们发布了实验性的 DeepSeek-V3.2-Exp，并收到了众多热心用户反馈的对比测试结果。目前未发现 V3.2-Exp 在任何特定场景中显著差于 V3.1-Terminus，这验证了 DSA 稀疏注意力机制的有效性。也感谢广大用户一直以来的积极反馈与支持，为我们的持续创新注入了更多信心与动力。今天，我们同时发布两个正式版模型：DeepSeek-V3.2 和 De…- 0
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从CoT到AGI：深扒大模型LLM“深度思考”的技术演进
如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？ 注：深度思考、Deep Research、泛Agent通用能力，本质上是类似的，为方便理解，本文统称为“深度思考”。1. 机…- 0
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微软打造首个全球规模的 AI 超级工厂
微软正式发布位于美国乔治亚州亚特兰大的 Azure AI 数据中心 Fairwater 站点。全新的数据中心将与威斯康星州的首个 Fairwater 站点、前几代 AI 超级计算机以及全球 Azure 数据中心深度互联，共同构建首个全球规模的 AI 超级工厂#Fairwater#。 重新定义 AI 数据中心架构为了满足激增的 AI 计算需求，微软重新定义了 AI 数据中心的架构…- 0
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MCP是不是真凉了？
导读 当一项技术从早期的热议高峰进入常态化的开发周期，舆论场上出现“它是否已凉”的质疑，几乎是一种必然。Model Context Protocol (MCP) 目前正面临这样的十字路口。表面上看，相较于发布之初的行业轰动，MCP的声量似乎有所沉淀。然而，2025年11月25日,Anthropic的Model Context Protocol(MCP)迎来了它的一周年纪念日。这个曾经被寄…- 0
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为什么律所花大钱上的本地大模型，最后悄悄弃用？—— AI 本地部署之殇：算力只是柴火，你还得有锅
正所谓：其兴也勃焉，其亡也忽焉。过去两年，只要在中大型律所待过，大概都听过类似的话：“我们也要搞本地部署大模型。”“要不要自研一个自己的系统？以后就是我们的护城河。”预算批了（这一步已经打败了 99.99% 的律所😒）、服务器上了、系统也上线了，新闻稿也发出去了，看上去一切顺利。但几个月后，后台统计往往只剩下一个冷冰冰的事实：真正会经常点开用的人寥寥无几，大部分律师依然困在邮箱、Word、微信和纸…- 0
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MCP 网关实战：基于 Higress + Nacos 的零代码工具扩展方案
背景在AI大爆发的时代，已经有非常多的AI助手，结合RAG通过智能问答帮助用户解答问题。单纯地依靠智能问答帮助客户自助解答是远远不够的，我们需要让AI助手能够直接调用存量且丰富的管控或者其他接口，朝着更强大的智能体演进。我们选用当下最为火热，且已逐步成为标准的MCP作为模型和接口之间通信的传输协议。关于MCP，已有非常多的介绍文章，本文不再赘述。在企业对外服务的场景下，MCP Server必要需要…- 0
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大模型在网址安全中的一些落地与思考
导读 当前网络诈骗形势持续严峻，据监管数据显示，2021 至 2023 年间，仅官方处置的恶意网址数量已达数百万级，且诈骗手段不断迭代；从仿冒公检法、网络投资诈骗，到电商钓鱼、社交平台诱导转账等，身边不乏同事、亲戚因点击恶意链接遭受财产损失的案例。在此背景下，网址安全防护技术历经多轮迭代：早期依赖专家经验制定规则，覆盖范围有限；后发展至机器学习阶段，通过模型自动化识别恶意特征，但仍需大量…- 0
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麦肯锡重磅报告：关于未来的生存指南，当57%的工作被自动化，我们如何与AI结成利益共同体
现有技术理论上已能自动化美国当前57%的工作时长，但这并非失业的预警，而是通向2.9万亿美元经济增量的新入口。11月25日，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了一份足以重塑我们对未来工作认知的报告。这份报告剥离了关于AI会夺走工作的恐慌情绪，将目光聚焦于一个更具建设性的现实：生产力的前沿正在被拓展，工作的本质正在从单纯的人力劳动，转变为人、智能体（Agents）与机器人（Robots）的深度协作。我们…- 0
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Token到底是个啥?看完这篇终于懂了
为什么Token让人一头雾水?每次聊到大模型，总绕不开一个词——Token。“这个模型支持100K Token上下文”、“API按Token计费”、“Token越多越贵”……这些说法天天见，但Token究竟是什么？为什么有时候一个字是一个Token，有时候两个字又是一个Token？如果你也有这样的困惑，恭喜你，这篇文章就是为你准备的。我们不讲晦涩的技术原理，只用最生活化的方式，帮你彻底搞懂Toke…- 0
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Claude Opus 4.5 重磅登场：这哪里是小更，分明是重构大模型搞复杂活儿的底层逻辑
Claude Opus 4.5 一亮相就自带 “颠覆感”—— 与其说这是一次常规的版本迭代，不如说它直接改写了大模型处理复杂任务的底层逻辑。这款模型压根没把自己定位成 “通用型助手”，而是精准锚定了软件工程、智能体系统、长时运行工作流这些赛道 —— 毕竟这些都是当下落地 AI 时，一遇到高复杂度场景就容易掉链子的重灾区。简单总结就是：Opus 4.5 比前代更快、更准、更省资源，也更贴合实际需求，…- 0
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Perplexity 团队深度解析｜组织协作、AI原生产品体验与品牌美学
前言作为海外AI创业当红炸子鸡，Perplexity的设计在海外社交媒体上备受瞩目，一度掀起AI产品复古设计风格热潮。我对这样一家几乎设计团队全员在推特活跃的公司产生了许多好奇，想进一步了解在这家拥有十几位设计师团队的创业公司里，设计在其中扮演怎样的角色，他们如何使用AI进行设计表达，风靡全网的复古未来主义的品牌调性是如何诞生的。带着这些疑问，我整理了Perplexity多位设计师作品及团队公开访…- 0
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ChatGPT 全球上线群聊功能
11 月 20 日，OpenAI 正式向所有已登录的 ChatGPT 用户（Free / Go / Plus / Pro）推出“群聊（Group Chats）”，此前该功能仅在日本、新西兰、韩国和台湾小范围试点。这个更新意味着 ChatGPT 正从一对一助手，转变为可供朋友、家人、同学或同事协作的共享空间。主要特点最多可 20 人 通过邀请或链接加入同一个群聊。每位用户都可以设置个人档案…- 0
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如何规划一个「有节奏感」的AI产品路线图？
文章目录一、技术不是路线图的中心，用户变化的速度才是二、好的AI产品路线图，都有能力的“相对差”三、在“长期价值”与“即时价值”之间找到稳态四、如何规划一个有节奏感的AI产品路线图？五、结语：技术浪潮越大，越需要节奏感过去两年，我见过很多被技术推着走的团队，模型刚上线，又被更大参数、更长上下文的新版本盖过去。功能还没稳定，市场声音已经分成十几种方向。既然技术、市场变化这么快，那么产品路线，到底要以…- 0
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基于大模型增强的少样本学习在用户投诉意图感知中的应用
基于大模型增强的少样本学习在用户投诉意图感知中的应用1. 中国移动通信集团有限公司 2. 亚信科技（中国）有限公司 摘要：针对5G时代日益复杂的网络架构与用户规模增长带来的用户投诉处理挑战，旨在解决实际投诉数据中普遍存在的少样本类别意图识别难题。传统小型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）模型因对数据量和质…- 0
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EMNLP 2025｜思维链提示虽好，但它可能正在“隐藏”大模型的幻觉
大语言模型的“幻觉”问题是其走向可信应用的关键障碍。思维链作为一种流行的幻觉缓解技术，通过引导模型进行分步推理来提升回答的可靠性。然而，思维链对幻觉检测机制的影响仍是一个未被充分探索的领域。我们通过一系列系统的实证评估，发现思维链在提升模型表现的同时，也带来了意想不到的负面效应：它会模糊和掩盖用于识别幻觉的关键信号，从而削弱了幻觉检测方法的有效性。研究揭示了在应用思维链时一个被忽视的性能与可检测性…- 0
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打造你的专属 AI 导游：基于 RocketMQ 的多智能体异步通信实战
前言Cloud Native在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketM…- 0
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AI Agent是「未来应用入口」，还是又一轮「技术泡沫」？
这两种观点其实藏着技术发展的底层逻辑，任何新技术都会遵循技术成熟曲线，从炒作泡沫期到价值兑现期。AI 智能体或者说AI的争议，本质是短期宣传和长期潜力的不符。从长期来看AI智能体是未来应用的入口，但眼下被放大的短期能力，让市场陷入技术泡沫的担忧。先搞懂什么是AI智能体？简单说，AI智能体是能自主完成目标的智能工具。和应用程序或脚本的区别在于自主性，不用一步一步告诉它该干什么，只需要给它一个目标，它…- 0
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NVIDIA推出文档解析新利器:会读懂复杂表格和公式的AI助手
当你打开一份学术论文或者技术报告时,里面密密麻麻的文字、复杂的表格、各种数学公式,可能让你感到头疼。人类阅读这些文档尚且需要集中精力仔细辨认,更不用说让电脑去理解了。然而NVIDIA的研究团队却开发出了一个"数字侦探",它不仅能准确识别文档中的每一个字符,还能理解文档的布局结构,知道哪些是标题、哪些是正文、哪些是图表说明,甚至能把复杂的数学公式和表格准确无误地提取出来。这个名为…- 0
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