OpenAI首席研究员Mark Chen近日透露，公司内部正同时推进约300个研究项目，算力需求极为庞大，即便增加10倍算力也可能在数周内被迅速耗尽。在此背景下，OpenAI研发的新型模型Garlic展现出超越此前最先进、规模更大的GPT-4.5预训练模型的性能表现。未来，Garlic的迭代版本可能以GPT-5.2或GPT-5.5命名发布，标志着生成式人工智能的进一步突破。与此同时，科技巨头间的人才竞争日趋激烈，Meta曾遭遇团队半数成员被挖角的情况，为留住核心人才，扎克伯格甚至亲自下厨送汤，凸显行业对顶尖科研人员的高度重视。
近日，Claude公司宣布收购JavaScript领域中最具影响力的开源项目之一。该项目虽在五年运营期间未产生任何收入，但其核心技术已逐步演变为人工智能基础设施的关键组成部分，标志着AI编程正迈入全新的竞争阶段。与此同时，CC公司发布最新进展，其产品在半年内实现10亿营收，并从v1.1版本起正式支持Windows操作系统。即将推出的v1.2版本将进一步增强对Node.js的兼容性，同时集成内置的PostgreSQL数据库客户端与S3存储客户端，显著提升开发者效率与系统集成能力。
加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校（UCLA）与松下AI研究中心联合研发出一种新型架构——视觉思维链（Chain-of-Visual-Thought，CoVT），旨在提升多模态大型模型的智能水平。该架构模拟人类视觉思维过程，通过分步推理与视觉信息整合，显著增强模型在复杂视觉任务中的理解与决策能力。实验结果显示，引入CoVT后，模型整体性能提升了5.3%，展现出其在视觉思维链构建与多模态融合方面的突出优势，为人工智能视觉认知的发展提供了创新路径。
本文为Milvus Week系列的第二篇，深入探讨Zilliz与Milvus在系统性能、索引算法及云原生架构方面的创新实践。重点介绍Struct Array与MAX_SIM技术，前者使数据库能识别由多个向量构成的单一逻辑实体，后者则实现相似性计算的最大化优化，直接返回业务所需的完整结果。这些技术突破显著提升了查询效率与数据表达能力，在知识库检索、电商推荐与视频内容分析等场景中展现出广泛的应用潜力。
随着大型语言模型在人工智能领域的广泛应用，提升生成内容的可信度与追溯性成为关键挑战。溯源大语言模型应运而生，致力于实现AI生成文本的信息可追溯，通过为每一条输出内容标注来源，如学术论文般提供引用依据，显著增强信息的可靠性。这一技术不仅推动了“可信生成”的发展，也为AI在医疗、法律、教育等高敏感领域的应用奠定基础。当前，结合知识检索与多源验证机制，部分前沿模型已初步实现动态信息标注，有效缓解虚假信息传播风险。未来，AI溯源能力将成为衡量大模型实用性与伦理合规性的重要标准。
随着人工智能技术在2025年加速渗透各行业，企业构建高效、智能的数据基础设施面临前所未有的挑战。从数据孤岛到算力瓶颈，从存储性能不足到系统扩展性受限，企业在推动AI落地过程中需克服五大核心难题。为应对这些挑战，联想凌拓全面升级其存储产品矩阵，推出面向AI工作负载优化的高性能、高可靠存储解决方案，助力企业实现数据的高效整合与智能分析。通过软硬件协同创新，联想凌拓不仅提升了数据处理效率，还为企业AI应用提供了坚实的技术支撑，推动智能化转型迈向新阶段。
Cloudflare近期推出了一项名为“远程绑定”的新功能，旨在优化开发者的本地开发体验。该功能允许开发者直接连接到其Cloudflare账户中已部署的生产环境资源，无需依赖本地模拟环境，显著简化了开发流程。通过远程绑定，开发者能够在真实环境中进行调试与测试，提升开发效率并减少因环境差异导致的错误。这一创新功能特别适用于现代全栈应用和边缘计算场景，有效缩短开发周期，增强协作能力。随着开发工具的不断演进，Cloudflare正致力于为开发者提供更高效、更安全的基础设施支持。
近期，苹果公司进行了一次重要的人事调整，CEO蒂姆·库克决定更换其人工智能（AI）领域的负责人。此前，来自谷歌的AI高管未能推动预期进展，促使苹果转向微软背景的高管填补空缺。此次变动凸显苹果在AI战略上的重新布局，尤其是在Siri长期面临技术瓶颈的背景下，其改进亟需操作系统团队深度协同。值得注意的是，在苹果此次人事变动之前，通用汽车、Meta和英特尔等科技与制造巨头也相继宣布其AI负责人离职，反映出全球科技行业在AI领导层面临的普遍挑战与激烈竞争。
本文从技术视角深入剖析外卖系统的架构设计，以美团和饿了么为典型案例，系统阐述其分层架构与核心功能的技术实现路径。文章将整体系统划分为客户端、网关层、服务层与数据层，解析订单调度、实时定位、高并发处理等关键技术难点，并结合实际场景探讨微服务、消息队列与分布式数据库的应用。旨在将“构建外卖系统”这一抽象需求转化为可落地的技术方案，为相关系统的开发提供参考。
尽管PyTorch为深度学习提供了高效且易用的框架，但在高性能计算场景下，直接掌握CUDA技术仍具有重要意义。CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，能够深入GPU底层，实现对计算资源的精细控制。在需要极致性能优化、自定义算子或处理大规模数据时，原生CUDA编程相较PyTorch的高层封装可带来高达数倍的性能提升。此外，CUDA还支持更灵活的内存管理和线程调度，适用于科研与工业级加速需求。因此，在已有PyTorch的基础上学习CUDA，不仅有助于理解GPU架构本质，也为突破框架性能瓶颈提供了技术路径。
随着大模型如ChatGPT、Deepseek、千问、豆包和Gemini的广泛应用，检索增强生成（RAG）技术已成为提升生成质量的核心手段。在“万物皆可RAG”的时代背景下，多模态大型语言模型（MLLMs）的兴起推动RAG向多模态扩展，催生了多模态检索增强生成（MM-RAG）这一前沿方向。当前，主流模型已支持文字、图像等多模态输入，展现出50多种潜在的多模态组合方式，揭示出巨大的应用潜力与广阔的探索空间。MM-RAG不仅提升了内容生成的准确性与丰富性，也为跨模态理解与交互提供了新路径。
近日，X博士继发布《中国In-App AI生态演进》报告后，进一步将研究视野拓展至全球AI社交领域，推出新主题《ChatGPT“嵌入”社交链：AI社交从“价值重估”到市场分化》。该研究深入剖析了AI技术如何通过“嵌入式AI”模式重构社交链路，推动用户意图主导权的转移，并重塑社交增长逻辑。随着AI深度融入社交场景，全球市场正经历从价值重估到显著分化的进程，头部平台加速布局，中小玩家面临生存挑战。报告指出，AI社交已进入关键演进阶段，意图主导与场景融合能力将成为竞争核心。
明略科技创始人、首席执行官兼首席技术官吴明辉已确认出席在北京举行的AICon会议。届时，他将围绕“可信Agent的规模化发展”发表主题演讲，分享明略科技在可信数据、可信模型与可信决策三大核心领域的技术实践与战略思考。吴明辉将深入探讨智能体从企业级应用向个人代理时代演进的趋势，剖析如何通过技术架构与伦理机制的双重保障，实现智能体系统的可解释性、安全性与规模化落地，为人工智能在关键业务场景中的深度应用提供可行路径。
在Python编程中，多进程（multiprocessing）是提升程序性能的关键技术之一，尤其适用于CPU密集型任务。然而，由于GIL（全局解释器锁）的存在，传统的多线程难以实现真正的并行处理。为此，`joblib`库应运而生，它封装了multiprocessing模块，提供了简洁易用的接口，使开发者无需深入底层机制即可轻松实现并行计算。通过简单的`Parallel`和`delayed`语法，用户可将循环任务自动分配到多个进程，显著缩短执行时间。该库广泛应用于数据科学、机器学习等领域，已成为简化并行处理的首选工具。
FastAPI的依赖注入系统是构建高效API的核心机制之一，通过声明式依赖管理显著降低代码耦合度，提升模块化与可测试性。开发者可在路径操作中灵活注入数据库连接、认证逻辑或配置服务，使业务逻辑更加清晰独立。该特性结合Pydantic模型与类型提示，不仅增强了代码可读性，也加速了开发流程。在实战中合理运用依赖注入，有助于构建高内聚、低耦合的API应用，应对复杂业务场景下的维护与扩展挑战。
在处理消费者延迟（Consumer Lag）问题时，工程师常倾向于通过增加分区数量来快速缓解压力，这种方式如同一剂立竿见影的“止痛药”，能在短期内提升系统吞吐能力。然而，若将此手段视为根本解决方案，可能掩盖问题的本质，导致架构层面的误判。过度分区还可能引发资源浪费、协调开销上升等新问题。真正有效的应对策略应深入分析延迟源头，如消费逻辑瓶颈、网络延迟或数据倾斜等核心因素，从而制定系统性优化方案，避免陷入治标不治本的误区。