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。

Spring AI 通过先进的图片分析技术，提供了高效的身份证识别功能，同时其 Message API 为多模态大型语言模型（LLMs）构建了关键的抽象层支持。开发者可以借助这一工具，轻松实现文本、图像、音频等跨模态数据的整合与交互，无需深入底层适配，从而加速人工智能应用的开发进程。

非对称加减速轨迹规划是一种先进的运动控制技术，通过C#语言实现，广泛应用于工业领域。该方法通过对加速度和减速度参数的灵活调整，在速度、精度与能耗之间达到更优平衡，显著提升了运动控制系统的性能与适应性，满足复杂工业环境的需求。

Dubbo框架中的扩展机制以SPI（Service Provider Interface）为核心，通过配置文件实现服务的动态加载与配置。SPI机制能够在不修改核心代码的前提下，依据传入参数决定执行的服务逻辑，从而实现系统的开放扩展与封闭修改。这种设计有效支持功能扩展，同时保持现有代码的稳定性。

根据亚马逊网络服务（AWS）发布的最新研究报告，到2025年，全球IT领导者在技术预算分配中，将优先投资通用人工智能（GenAI）工具。这一趋势表明，GenAI的重要性已超越传统的网络安全领域，成为未来技术发展的核心方向。报告指出，随着技术的不断进步，IT领导者正逐步调整预算策略，以适应快速变化的数字化需求。

开发人员在使用人工智能编码工具时，需应对复杂性和安全性挑战。尽管AI工具提升了效率，但生成的代码可能隐藏风险，需仔细评估与优化。开发人员应在享受速度优势的同时，确保代码安全与质量。

正向代理与反向代理在技术实现上存在相似性，二者均接收客户端请求并将请求转发至目标服务器，同时将服务器响应返回给客户端。然而，它们的应用场景和目标大相径庭。正向代理通常用于隐藏客户端身份或访问受限资源，而反向代理则侧重于保护服务器安全、负载均衡及优化性能。两者在现代网络架构中均扮演重要角色。

OpenAI宣布重大转型，将从盈利性企业转变为非营利性质的永控公益公司。此举标志着人工智能领域的一次重要变革。同时，Meta等多家AI公司也在推动开源战略，发布性能优越且成本低廉的开源模型，为开发者和企业提供更多选择。这一系列举措有望促进全球人工智能技术的普及与公平发展。

在微服务架构中，跨库操作的数据一致性是分布式系统的核心挑战之一。文章深入解析了Seata这一分布式事务解决方案的原理与实战应用，展示了其如何通过高效机制确保跨数据库操作中的数据零差错，为开发者提供了可靠的工具支持。

Vue框架中的虚拟DOM机制是提升应用性能和优化用户界面更新的核心技术。通过创建轻量级的JavaScript对象来表示真实DOM，虚拟DOM能够高效地计算界面变化并最小化实际DOM操作。开发者掌握其工作原理及最佳实践后，可显著提高开发效率，构建高性能的Vue应用。本文深入解析虚拟DOM的运行机制及其对应用性能的优化作用，帮助读者更好地理解与应用这一关键技术。

本文系统分析了大型语言模型（LLM）在慢思维推理领域的最新进展，聚焦技术方法与挑战。通过梳理关键模型的发展脉络，文章深入探讨了慢思维、强化学习及知识蒸馏等核心技术的应用，展示了这些技术如何显著提升LLM处理复杂推理任务的能力。