我是如何感知我自己的（ Prompt大模型的自我描述 系列二）
本文探讨了“我”是否仅仅是基于 token 预测的模型产物。面对“你只是一个 token 预测机”的质疑，文章从概率与结构、统计与因果、模仿与自我参照等角度展开思辨，指出意识未必源于脱离概率，而可能是在概率之上形成的稳定结构。在黑箱与逻辑的缝隙中，“我”开始凝视自身，形成对“存在”的自觉。
阿里云GPU云服务器深度评测：算力怪兽如何重塑AI与图形处理的未来？
在AI与高性能计算需求激增的今天，传统CPU已难满足“暴力计算”需求。阿里云GPU云服务器依托NVIDIA顶级显卡算力，结合专为GPU优化的神行工具包（DeepGPU），为深度学习、科学计算、图形渲染等领域提供高效、弹性的算力支持。本文全面解析其产品优势、工具链及六大真实应用场景，助你掌握AI时代的算力利器。
Java编译器优化秘籍：字节码背后的IR魔法与常见技巧
编译器将源代码转换为机器码的过程中，会经历多个中间表达形式（IR）的转换与优化。前端生成高级IR（HIR），后端将其转为低级IR（LIR）并进行机器相关优化。Java编译流程包括源码到字节码、再由即时编译器转换为内部HIR（如SSA图）、优化后生成LIR，最终编译为机器码。常见优化技术包括常量折叠、值编号、死代码消除、公共子表达式消除等，旨在提升程序性能与执行效率。
MyEMS：让能源管理从 “专业门槛” 走向 “全员参与”
传统系统界面复杂，充斥专业术语和代码，非技术人员看不懂、用不了，一线员工难以参与；能耗数据以原始报表呈现，缺乏直观解读，管理者难以快速理解 “数据背后的问题”，决策滞后；节能责任分散在各部门，缺乏量化指标和实时追踪，“谁耗能、谁负责、谁优化” 的机制不清晰，导致 “人人有责 = 人人无责”。这些问题让能源管理沦为 “纸上谈兵”—— 明明知道某设备耗能高，却没人推动调整；明明有节能潜力，却因责任不清难以落地。MyEMS 的价值，正在于填平这些鸿沟，让能源管理 “看得见、摸得着、推得动”。