近年来，大模型技术的迅猛发展推动了顶尖人工智能（AI）人才成为科技企业竞相争夺的核心资源。在多数企业以百万年薪和顶尖导师作为吸引人才的主要手段时，京东另辟蹊径，通过打造“科技温度+产业厚度”的人才发展环境，逐步构建起对技术人才的独特吸引力。这种独特策略不仅关注技术层面的支持，更强调人文关怀与产业实践的深度融合，助力AI人才在实际场景中实现价值突破，从而在激烈的人才竞争中脱颖而出。
在最近的一次访谈中，被誉为“AI教母”的李飞飞分享了她对人工通用智能（AGI）的见解。她指出，真正的全面智能离不开空间智能的支持，缺乏空间感知能力的AGI是不完整的。这一观点引发了业界对智能系统发展方向的深入思考。
近日，OpenAI首席执行官Sam Altman公开讽刺Meta大规模挖角AI人才的行为，称其“像极了科技巨头的作风”。此番言论背后，是AI行业日益白热化的人才争夺战。为了保持技术领先，OpenAI与Meta等企业纷纷以高薪和前沿项目吸引顶尖研究人员。与此同时，OpenAI高管首次披露，ChatGPT自发布以来，仅用短短数月时间便迅速占领市场，成为AI领域最具影响力的产品之一。这一崛起不仅得益于强大的技术基础，也离不开对人才的高度聚焦与团队协作。在竞争愈发激烈的AI赛道上，谁能掌握核心人才资源，谁就能占据制高点。
自2023年以来，检索增强生成（RAG）技术取得了显著的发展，尽管有观点认为其已过时，但在企业级应用中，RAG的核心作用仍然不可替代。随着智能体生态系统的兴起，RAG正从单一的框架转变为其中的关键组成部分。预计到2025年，RAG将在多模态交互、代理融合技术以及针对特定行业的定制化解决方案等领域实现重大突破，展现出更广阔的应用前景。
AWS Lambda 现在原生支持 Apache Avro 和 Protocol Buffers（Protobuf）格式的事件处理，当与 Kafka 事件源映射（ESM）集成时，用户无需额外编写解析代码即可直接处理以这两种格式编码的 Kafka 事件。这一更新显著简化了事件驱动架构的开发流程，提升了数据处理效率和系统兼容性，尤其适用于需要高效处理大规模流数据的应用场景。
在技术领域中，Staff工程师和工程经理若希望提升个人的战略影响力并推动职业发展，需要主动参与超出当前职责范围的更广泛讨论。这种跨领域的交流不仅有助于施加个人影响，还能引导团队朝着更具前瞻性的方向发展。通过与不同部门或项目组的互动，他们能够获取更丰富的背景信息，从而为日常工作提供更全面的视角。此外，积极参与这些讨论也有助于建立更广泛的协作网络，增强自身在组织中的可见性和影响力。
Anthropic公司为其Claude AI平台引入了一项名为Artifacts的新功能，该功能显著提升了应用程序构建能力。用户现在可以通过文本指令创建、部署和共享AI应用程序，例如数据分析工具、抽认卡生成器和学习辅助应用。Claude AI在后端自动完成编码任务，使得不具备编程技能的用户也能够轻松开发出复杂的应用程序。
本文探讨了Docker镜像体积过大的问题，尤其在AI开发领域中，由于需要安装大量库和操作系统组件，镜像容易变得臃肿。Chirag Agrawal介绍了如何利用Docker的历史记录和'dive'工具，对镜像的每一层进行详细分析，从而找出导致体积膨胀的根本原因。通过这种高效的诊断方法，可以实施有针对性的优化策略，有效减小镜像体积，提升AI开发效率，并降低相关成本。
近日，Grok 4.0源码泄露事件在科技界引发广泛关注。作为马斯克旗下xAI团队开发的AI编程模型，Grok 4.0被证实具备强大的代码生成和开发者适配能力，有望解决前代产品存在的诸多问题。尽管原本备受期待的Grok 3.5版本未能如期发布，但团队选择直接推出更先进的4.0版本，以应对激烈的市场竞争。据悉，在获得新一轮百亿级融资后，Grok团队算力资源充足，为确保产品高质量上线，团队成员甚至在办公室搭起帐篷，全力投入开发工作。
近日，中国科学院与美团等机构联合提出了一种创新的大模型微调方法，该方法融合了单阶段监督学习与强化学习的优势。通过这一技术，大模型在训练过程中能够同时借鉴专家的演示并进行自主探索试错，从而显著提升了模型的推理能力与泛化性能。这项研究为人工智能领域的发展注入了新的动力，也为大模型的优化提供了全新的思路。
近日，一款中文视觉语言模型（VLM）取得了令人瞩目的突破。尽管其参数量仅为9B，却在性能上超越了参数量为其8倍的模型，并在23项任务中达到了当前最佳性能（SOTA）。这一成就标志着视觉语言模型的发展进入了一个新阶段。文章指出，对于现代视觉语言模型而言，仅具备“看”的能力已无法满足日益增长的技术需求。该模型的成功不仅凸显了高效架构设计的重要性，也为未来小规模模型的研发提供了新的方向。
Angular v20版本现已正式发布，该版本专注于使大型语言模型（LLM）能够生成符合现代标准的Angular代码。这一更新为开发者提供了更高效的工具，以应对日益复杂的开发需求。同时，为了进一步推动GenAI技术在应用开发领域的普及，团队还启动了两项关键工作，旨在简化开发流程并提升代码质量。这些改进不仅提高了开发效率，还为开发者提供了更加智能化的创作环境。通过这些努力，Angular v20致力于为开发者提供更强大的支持，助力他们在快速变化的技术环境中保持竞争力。
在JavaScript中，日期字符串的格式对解析结果有重要影响。例如，'2025/05/28'和'2025-05-28'虽然看似相似，但解析结果可能不同。这是因为JavaScript在解析日期时，会根据字符串的格式和当前时区来确定具体的日期和时间。如果日期字符串缺少时区信息或偏移量，JavaScript可能会默认使用浏览器或服务器的时区，从而导致解析结果与预期不符。因此，在处理日期时，开发者应确保提供完整的时区标识符或偏移量，以避免这种差异。这是一个常见的错误，应引以为戒，避免在实际开发中重蹈覆辙。
DeepSeek在大规模部署时表现出成本低廉的特性，主要得益于其高效的模型优化和规模化计算资源的分摊。然而，在本地运行时，由于硬件配置要求高、存储与算力需求大，导致部署成本显著增加。此外，DeepSeek-V3在大规模服务中能够实现快速且经济的响应，但在本地环境中受限于设备性能，运算效率下降，从而变得缓慢。值得注意的是，部分AI模型在初始响应时速度较慢，但一旦启动后速度明显提升，这通常是因为模型在首次运行时需要加载大量参数并进行缓存预热，后续请求则可依赖已优化的缓存路径完成推理，从而提高响应速度。
近日，智谱公司发布了其最新人工智能模型GLM-4.1V-9B-Thinking。尽管该模型仅有90亿参数（9B），在众多性能评测中却表现出色，在28项评测中取得了23项最佳性能（SOTA）。这一突破表明，即使参数量相对较小，也能实现超越更大模型的性能表现，为AI领域的小模型发展提供了新的方向。
近日，Grok 4的源代码泄露事件引发了广泛关注，这一事件发生在其开发公司xAI估值突破1130亿美元，并成功获得新一轮百亿美元融资之际。随着Grok 4及其编程版本Grok 4 Code即将发布，业界普遍认为，大模型领域将迎来一场重大变革。作为备受期待的新一代模型，Grok 4不仅可能重塑当前顶尖大模型的竞争格局，还可能为人工智能的发展注入新的活力。