本文系统阐述了MyBatis-Plus代码生成器的核心机制与实践应用，涵盖从基础配置到高级自定义模板的完整流程。作为MyBatis的增强工具，MyBatis-Plus通过代码生成器显著提升了开发效率，支持数据库表结构自动映射为实体类、Mapper接口及XML映射文件，减少重复性编码工作。文章深入解析其配置体系，包括全局配置、包路径设置、策略规则等，并重点介绍如何基于Velocity模板引擎定制代码输出格式，实现团队编码规范的统一。结合实际应用场景，展示了高可扩展性在复杂项目中的价值。
在AI编程助手的应用实践中，Claude的服从性问题日益凸显，尤其是在调用MCP工具时，其响应常偏离预期指令。研究发现，引入子代理技术可显著提升Claude的行为可控性与任务执行效率。通过将复杂任务分解为多个子任务，并由专用子代理协同调度，系统能更精准地引导Claude遵循指令流程，减少自主判断导致的偏差。该方法不仅优化了AI在代码生成中的响应一致性，也为解决大模型工具调用中的不服从问题提供了可行路径。
经过两个月的深入使用，张晓彻底改变了对阿里Qoder的看法。起初，她仅将其视为一款普通代码编辑器，但在实际项目中，无论是后端开发中的需求拆分，还是前端开发中的页面编写，阿里Qoder均显著提升了她的开发效率。凭借在多个新兴工具（如Claude、字节跳动Trae内测版）上的试用经验，她最终认定阿里Qoder在智能化辅助与工程集成方面表现尤为突出。如今，她已从最初的怀疑者转变为该工具的忠实用户，并开始自发向同行推荐。
动态MCP集成技术正重塑人工智能代理的能力边界，突破传统工具集成的静态模式，推动AI从执行预设功能的角色转变为可根据实际需求自主组装能力的智能决策者。该技术通过实时感知上下文环境，动态调用并组合功能模块，实现工具与任务场景的无缝融合。随着算法优化与系统架构的演进，智能代理将不再局限于单一工具调用，而是参与复杂生态系统的协同运作，最终达成决策与集成的一体化。这一转变显著提升了AI系统的灵活性与适应性，为自动化与智能化发展开辟了新路径。
在多模态模型的研究中，将视觉标记作为序列输入至大型语言模型（LLM）第一层的常见做法虽结构简单，却显著增加了计算与内存开销。为应对这一挑战，DeepStack模型提出创新性解决方案：将视觉标记划分为N组，分别对应语言和视觉Transformer的层数，并逐层输入至相应Transformer层。该方法有效减少了初始层的负载，优化了模型结构，提升了训练效率与资源利用率，为多模态融合提供了更高效的架构路径。
在2025年，云计算领域的领军企业亚马逊云科技于拉斯维加斯成功举办了re:Invent大会，吸引了超过6万名现场参会者及近200万在线观众。本届大会的主题演讲聚焦于简化Agentic AI工程的开发流程，旨在提升AI系统的效率与性能，推动智能化技术在各行业的深度应用。通过一系列创新工具与平台升级，亚马逊云科技进一步巩固了其在AI工程领域的领先地位，助力开发者更高效地构建自主代理式智能系统。
在re:Invent 2025全球开发者大会的第三天，议题聚焦于“Agentic AI”的深入探讨。会议从Agent Core的核心概念出发，系统解析了智能体治理的框架构建，并展示了技术革新向实际应用转化的关键路径。专家们围绕如何积极接纳与有效应用Agentic AI展开讨论，强调在智能化演进中建立可信赖、可控制的治理体系的重要性。通过多场景实践案例，大会揭示了Agentic AI时代的技术核心与实施方法，旨在推动该领域的可持续发展与广泛落地。
在微软收购后，GitHub 正式推出全新首页与 Agent HQ 功能，标志着平台全面升级。此次更新不仅优化了用户界面，更强化了对 AI 开发者的支持，凸显其在智能编程领域的前沿地位。然而，尽管基础设施日益完善，许多开发 AI 产品的开发者仍处于认知盲区，对其产品实际表现缺乏清晰判断。数据显示，超过60%的AI项目未能达到预期效果，反映出行业普遍存在理想化倾向。Agent HQ 的上线旨在通过自动化代理技术提升开发效率与透明度，帮助开发者摆脱幻想，回归真实性能评估。这一变革或将重塑AI开发流程，推动更务实的技术创新。
腾讯PCG机器学习平台技术负责人袁镱在《一念LLM分布式推理优化实践》中系统分享了大型语言模型（LLM）分布式推理的五大关键技术：高效管理KV缓存以提升数据访问效率；通过算子封装与自研优化执行性能；采用多维并行策略（包括流水线并行、模型并行与数据并行）最大化硬件利用率；结合MoE架构中的负载均衡与模型层级聚合（MLA）增强可扩展性；以及实现PD分离与多阶段流水线调度，提升推理灵活性与吞吐效率。该实践为LLM工程化落地提供了完整的技术路径。
在亚马逊云科技2025年re:Invent大会的第三天，Agentic AI系列工具迎来关键升级。AgentCore正式引入记忆功能，使智能代理能够持续学习与适应用户行为，显著提升任务连贯性与个性化能力。与此同时，Bedrock平台新增超高精度微调功能，支持开发者对模型进行细粒度优化，进一步推动AI应用的定制化发展。除了技术亮点，大会还设置了智能台球等互动体验区，融合科技与娱乐元素，吸引众多参会者参与。夜晚的Kiro Dunk Coding奇妙夜更成为焦点，通过编程挑战与创意交流，展现了开发者社区的活力与创新精神。
《2025年实体经济与数字经济融合发展趋势报告——人工智能创新应用》指出，人工智能正成为推动实体经济与数字经济深度融合的核心驱动力。报告数据显示，到2025年，中国数字经济规模预计将达到60万亿元，占GDP比重超过50%，其中人工智能相关产业规模有望突破1.5万亿元。智能制造、智慧物流、数字金融和智能零售等领域的创新应用显著提升了传统产业效率，平均运营成本降低18%，生产效率提升30%以上。报告强调，AI技术通过数据赋能、流程重构和模式创新，正在重塑产业链价值格局，加速产业数字化转型进程。
尤雨溪正式宣布Vite 8版本发布，标志着前端构建工具迎来重大技术升级。此次更新中，Vite正式启用Rolldown作为其新核心，取代了自2019年项目启动以来沿用的esbuild转译与Rollup打包双引擎架构。这一变革旨在提升构建性能与模块处理效率，进一步巩固Vite在现代前端开发中的领先地位。Rolldown的引入不仅优化了内部构建逻辑，也为未来功能扩展提供了更强的技术基础。
高通公司中国区董事长孟樸强调，人工智能（AI）与先进连接技术的深度融合，正成为推动各行业数字化转型的核心动力。他指出，通过与广泛的生态合作伙伴紧密协作，高通致力于将前沿技术赋能至智能制造、智慧出行、医疗健康等多个领域，加速产业创新进程。孟樸表示，开放合作是技术落地的关键，唯有共建生态系统，才能实现AI与连接技术的规模化应用，为社会创造更大价值。
随着人工智能技术的持续演进，其在医疗、金融、制造和交通等领域的高价值应用场景不断涌现。据《中国人工智能发展报告2023》显示，全球AI市场规模预计在2025年达到1.8万亿美元，复合年增长率超过30%。识别这些高价值场景的关键在于结合行业痛点与AI能力，如通过深度学习提升疾病诊断准确率，或利用自然语言处理优化客户服务效率。未来，边缘计算与AI融合、可解释性增强及多模态系统发展将成为主要趋势。发掘潜在应用需跨学科协作与数据基础设施支持，以实现技术价值的最大化。
在AI产业化进程中，空间智能与世界模型被视为突破关键挑战的核心方向。吕廷杰指出，构建具备环境感知、动态推理与自主决策能力的“世界模型”，是实现人工智能从感知到认知跃迁的关键。其中，空间智能作为理解三维物理空间的基础能力，正成为连接虚拟与现实的重要桥梁。当前，AI在自动驾驶、智能制造和城市治理等场景的应用仍受限于对复杂环境的建模能力。吕廷杰强调，唯有通过融合多模态数据、强化因果推理与语义理解，才能推动AI系统具备类人级别的空间认知水平，从而加速AI技术的大规模落地与产业化进程。
昨日，一位推特用户分享了国内多个开源大型模型在轻量级软件工程智能体基准测试（mini-SWE-agent）中的表现。该测试专注于评估模型在真实软件开发任务中的多步推理能力、环境交互水平及工程化处理效率。结果显示，部分国产开源模型在复杂任务分解与代码生成方面展现出较强潜力，标志着我国在AI驱动软件工程领域取得阶段性进展。此次评测为开发者选型与模型优化提供了重要参考。