Promise.allSettled 是 JavaScript 中用于并发控制的有力工具，它允许开发者等待一组 Promise 对象全部完成，无论其状态是 fulfilled 还是 rejected。通过返回一个包含每个 Promise 最终状态及其结果的数组，Promise.allSettled 提供了更灵活的异步编程解决方案，尤其在需要处理多个异步操作且不能因单个失败而中断场景时具有显著优势。
DeepSeek作为一款低价大模型，以其简洁直观的网页端界面和强大的API功能吸引了众多用户。本文从对话交互、知识库查询、AI翻译、AI编程等多个实际应用场景出发，评估了DeepSeek API的性能与实用性。通过Python调用等技术手段，用户可更高效地利用该模型完成复杂任务，同时文章也为初学者提供了必要的技巧指导。
Model Context Protocol（MCP）是一种为大型语言模型（LLM）设计的开源协议，旨在提供标准化的上下文接口。通过简化应用程序与人工智能（AI）之间的对接流程，MCP协议充当了类似USB接口的角色，为AI应用确立了统一规范，促进了技术的广泛集成与使用。
近日，十个部门联合发布了关于强化无人机和无人车等智能运输工具推广与应用的指导意见。该政策动态旨在推动智能运输行业的发展，通过技术升级提高物流效率，减少人力成本，并为城市智能化建设提供支持。此举将促进无人机配送、无人车巡逻及自动驾驶等领域实现突破性进展。
中央网信办近日启动了“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，聚焦治理人工智能技术的不当使用问题。此次行动旨在通过规范AI技术应用，维护网络空间秩序与安全，推动人工智能健康发展。此举体现了国家对网络空间治理的高度重视，以及对人工智能技术规范化管理的决心。
近日，两部门联合发布文件，明确政策支持科技创新债券的发行。此举旨在通过金融创新手段，为科技型企业提供更丰富的融资渠道，助力其在技术研发与产业升级中的资金需求。文件强调，科技创新债券将优化资源配置，推动经济高质量发展，同时鼓励市场参与者积极投身于这一新型债券品种的探索与实践。
为了提升农业生产效率与竞争力，我国正致力于构建一个高效运作的农业科技创新体系。通过整合科技资源、优化创新机制，该体系将推动农业技术革新，助力农民提高产量与质量，同时增强我国农业在全球市场中的地位。
在数字时代背景下，数据中心建设正迎来快速发展的浪潮。随着数据量的激增，数据中心已成为支撑数字经济的核心基础设施。其建设不仅满足了海量数据存储与处理的需求，还推动了各行业的数字化转型。面对汹涌而至的数据浪潮，高效、绿色的数据中心建设成为行业关注的焦点。
本文探讨了通过DevOps自动化部署体系，结合Spring Boot 3、GitLab CI、ArgoCD、Kubernetes（K8s）和Knative技术栈，实现Serverless应用的端到端自动发布与灰度控制的方法。重点介绍了如何构建零等待的CI/CD流水线，以提升持续集成与持续部署的效率，助力企业加速应用交付流程。
腾讯公司开发的DeepSeek AI模型在文本生成图像领域取得了突破性进展。五一假期后，元宝版本的新功能上线，用户可通过简单指令生成图片。然而，测试显示DeepSeek在清朝服饰风格的理解与生成上仍存在不足，对文字和人物的解读也有待优化。无论是元宝版还是混元版，DeepSeek均支持通过文本输入直接生成图像，为用户提供了便捷的创作工具。
本文介绍了如何将Spring AI与DeepSeek API结合，实现入门级对话操作。通过简单示例，用户可利用DeepSeek大模型完成对话功能。若已通过Ollama进行私有化部署，也可遵循相同流程，并引入Ollama依赖以支持项目使用。
在企业数据分析从描述性向预测性及规范性分析转型的过程中，预测性人工智能技术成为关键驱动力。然而，数据质量、数据孤岛、数据治理不足以及云服务成本失控四大挑战阻碍了这一进程。文章探讨了如何通过优化人工智能技术应用，克服这些障碍，以实现数据资源的全面利用。
模型上下文协议（MCP）作为一种新兴的应用层协议，旨在规定人工智能模型在跨会话和上下文中如何交互。与超文本传输协议（HTTP）不同，MCP专注于提升AI模型的智能性和效率，涵盖记忆、工具、函数、用户偏好及系统指令等多方面。尽管MCP目前无法完全取代HTTP，但两者可通过协同工作，为数据传输和智能处理提供更优解。
人工智能技术的快速发展为社会带来了诸多便利，但其滥用问题也日益凸显。深度伪造技术生成的虚假视频和AI制造的谣言正在挑战社会的信任基础，混淆公众视听。如何规范技术使用、重建社会信任已成为亟待解决的问题。
人工智能领域的大型语言模型虽能力突出，但普遍存在“幻觉”现象。这种现象表现为模型可能将虚构信息误作真实输出，从而影响信息的准确性。这一问题不仅削弱了模型的可靠性，还可能对人工智能产业的发展带来潜在风险。因此，解决“幻觉”问题成为推动技术进步的重要方向。
参数高效微调技术（PEFT）是大型语言模型应用中的核心技术，有效缓解了计算资源与存储成本的压力。通过选择合适的PEFT方法并遵循最佳实践，即使在资源受限的情况下，也能实现接近甚至超越全量微调的效果，为模型的广泛部署和个性化定制提供了可能。