Springboot 控制接口RT暴降80%！CompletableFuture异步编排实战代码模板

7月26日，2025世界人工智能大会（WAIC 2025）正式开幕。在当天下午举行的科学前沿全体会议上，上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布并开源『书生』科学多模态大模型Intern-S1。

7月10日，2025·全球AI攻防挑战赛正式启动选手招募，邀请国内外的AI安全攻防精英参与全模态的AI攻防实战演练。本次大赛将重点关注数字身份交互认证安全，特别是在生活、金融和健康等场景下的应用。比赛分为图片、视频和音频三个赛道，采用攻防闭环的赛程设计，打破传统的静态攻防模式，推动安全技术的持续进化和发展。

7月10日，2025·全球AI攻防挑战赛正式启动选手招募，邀请国内外的AI安全攻防精英参与全模态的AI攻防实战演练。本次大赛将重点关注数字身份交互认证安全，特别是在生活、金融和健康等场景下的应用。比赛分为图片、视频和音频三个赛道，采用攻防闭环的赛程设计，打破传统的静态攻防模式，推动安全技术的持续进化和发展。

本文介绍了小白如何通过AI编程工具（如Trae）快速开发应用并实现技术变现。内容涵盖AI编程用途、工具准备、高德地图开发者权限获取、AI工具配置及实战生成旅游攻略与打印页面，帮助零基础用户轻松入门AI编程。

7月3日，在来自政府、高校、企业和行业协会的各界嘉宾共同见证下，2025科技智能创新大赛启动仪式暨AFAC2025金融智能创新大赛合作伙伴授牌仪式于上海举行，并取得圆满成功。

“一丹一世界”三等奖 | 曙光_麦橘超然 创作分享

由上海 AI 实验室、西安交通大学等机构提出的 φ-Decoding，是一种全新的推理时间优化策略。该工作通过前瞻采样和聚类技术，平衡了探索与利用的关系，显著提升了大语言模型（LLM）的推理性能。实验表明，其在七个基准测试中超越了强基线，且具备跨模型通用性和计算预算扩展性。

近日，琶洲算法大赛高校巡回赛全国首站在中山大学珠海校区圆满收官。琶洲算法大赛定位为国际性算法领域权威赛事，旨在推动人工智能技术创新与产业融合‌，举办三届以来，琶洲已经评选出41位琶洲领军算法师，落地人才团队170个，极大程度扩充丰富了本地算法人才数量和层级。

由新加坡国立大学Show Lab的Lingmin Ran和Mike Zheng Shou提出，TPDiff是一个创新的视频扩散模型框架，针对视频生成的高计算需求问题，通过分阶段逐步提高帧率优化了训练和推理效率。核心贡献包括提出“时间金字塔”方法和阶段式扩散训练策略，实验表明训练成本降低50%，推理效率提升1.5倍。

由Cohere、SEACrowd等机构联手打造，SEA-VL是一个面向东南亚地区的多文化视觉-语言数据集，填补了AI模型在该地区文化细微差别理解上的空白。该工作通过众包、爬取和生成三种方式收集了128万张文化相关图像，结合本地贡献者确保数据的高质量和多样性，推动了更具包容性的AI发展。

最近，扩散模型在生成模型领域异军突起，凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩，尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而，尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异，但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后，可能会留下残影或伪影，难以实现与背景的自然融合。

在前四篇文章中，我们完成了智能客服系统的开发、部署、优化和扩展。本文聚焦于安全与隐私保护，探讨如何构建安全可靠的智能客服系统。内容涵盖数据安全（加密、脱敏、备份）、系统安全（输入验证、身份认证、日志监控）和隐私保护（隐私政策、数据最小化、访问控制），确保用户数据安全及系统稳定运行。通过这些措施，我们可以打造一个可信赖的智能客服系统，为用户提供更好的服务体验。

有奖开源共建活动火热进行中，期待各位开发者报名参加。转发有盲盒，提交有礼品，合并有奖金。

检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）作为一种关键范式，它通过融入外部知识来提升大型语言模型（LLMs）的能力。RAG的有效性很大程度上取决于检索器和大语言模型之间的对齐程度以及各组件间的紧密交互和协作。

网络和科技的进步以及人们生活条件的提高都让计算机技术越来越平民化，深入日常生活中。网络更是成为生活的必备条件，大到国家单位、科研项目，小到大街小巷都充斥着网络的身影。在日常办公中，计算机起到了文字编辑、打印、信息检索、统计等的作用。使用计算机可以使日常繁杂的信息进行科学的加工，使信息变得更加的有序、可利用。计算机技术已成为热门。 正是因为网络、科技、计算机技术使现代人的生活和工作变得便利、轻松，给实体行业带来了巨大的冲击。人才招聘的日常工作也遇到了前所未有的挑战。现如今，对于招聘的管理有很多的局限性，究其原因是因为招聘管理的根本是信息的运动。在新时代的环境下，传统的管理方式不再满足用户的需求，

Java自1995年诞生以来，凭借跨平台、强生态、高安全、稳定可靠等优势，持续领跑企业级开发。JVM实现“一次编写，到处运行”，Spring等框架提升开发效率，GC机制保障稳定性，庞大开发者社区与持续技术迭代（如Java 8/11/17）助力其在金融、电商、大数据等领域长盛不衰。

本文总结Linux初学者易犯的10大误区，涵盖误删文件、滥用root、权限混乱、路径迷失等问题，深入剖析原因并提供实用避坑方案，帮助新手建立良好操作习惯，高效安全入门Linux系统。

本文记录了一例Java应用因多ClassLoader加载多个Netty的PooledByteBufAllocator导致堆外内存超限、触发OS OOM的排查过程。通过NMT、Arthas等工具分析，发现7个不同类加载器各自实例化独立的分配器，均不受MaxDirectMemorySize全局限制，最终总堆外内存远超预期。根因在于Netty使用Unsafe直接申请内存，绕过JVM监管。短期建议调低堆内存以腾出空间，长期需中间件协同优化。

在大模型时代，如何让预训练模型高效地适应多个相关任务，同时保持知识的连贯性和完整性，成为了一个重要的研究方向。连续微调（Continual Fine-tuning）作为一种新兴的微调范式，通过链式任务适应（Sequential Task Adaptation）机制，实现了模型在顺序学习多个任务时的知识保留和迁移。本文将深入探讨连续微调的核心原理、实现方法、关键技术挑战以及2025年的最新研究进展，为读者提供全面的技术指导和实践指南。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破性进展，很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而，随着模型规模的不断增长，计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时，优化模型架构以提高效率，成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）作为一种自动化的网络设计方法，正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化，特别是在层数与维度调整方面的最新进展，并通过代码实现展示简单的NAS实验。

在当今AI大模型时代，高效的工作流管理对于模型训练、推理和部署至关重要。随着大模型规模的不断增长和复杂度的提升，传统的手动脚本管理方式已无法满足需求。自动化脚本和工作流调度系统成为构建健壮、可重复、可扩展的LLM Pipeline的关键工具。其中，Makefile作为经典的自动化构建工具，与Airflow作为现代工作流调度平台的结合，为LLM开发团队提供了强大的工作流管理能力。

在2025年的大模型开发环境中，云端开发平台已经成为开发者的首选。随着大模型规模的不断扩大，本地开发环境往往难以满足训练和推理的需求，而云端平台提供了强大的计算资源、灵活的扩展能力和便捷的协作功能。在众多云端开发平台中，Amazon SageMaker和Google Colab凭借各自的优势，成为了大模型开发者最常用的两个选择。

在大语言模型（LLM）的微调过程中，数据质量与数量往往是决定最终性能的关键因素。然而，获取高质量、多样化且标注准确的训练数据却常常面临诸多挑战：数据标注成本高昂、领域特定数据稀缺、数据分布不均等问题都会直接影响微调效果。在这种背景下，数据增强技术作为一种能够有效扩充训练数据并提升其多样性的方法，正发挥着越来越重要的作用。