StockTV API 面向开发者，提供美股实时行情、历史K线（5分钟至1月）、IPO日历等数据，支持HTTP/WS双接入，全接口返回标准JSON，含纽交所（ex=1）与纳斯达克（ex=2）标识。（239字）

随着大语言模型(LLM)技术的快速发展和广泛应用，如何确保模型在生产环境中的稳定运行、高效服务和安全合规已成为企业和开发者面临的关键挑战。2025年，大模型服务已从实验室走向各行各业的核心业务流程，其运维复杂度也随之呈指数级增长。与传统软件系统不同，大模型服务具有参数规模庞大、计算密集、行为不确定性高等特点，这使得传统的运维监控体系难以满足需求。

本文详解在CentOS 7上搭建LNMP环境的完整流程，涵盖网络配置、组件安装、Nginx与PHP联动设置、网站部署及常见问题排查，帮助新手从零掌握Web服务器搭建核心技能。

简介：本任务要求在原有博客系统中实现分页查询功能，涉及SpringBoot、MySQL、Maven及JPA技术。建议使用AI辅助开发，预计耗时1-4小时。需自行补充数据以展示分页效果，注重实践而非标准答案，适合通过动手提升技能。

智谱今日发布并开源GLM-4.7，专注Coding场景，显著提升编程、推理与工具协同能力，在多项基准测试中位居开源模型前列。已上线z.ai与智谱清言，支持API调用。

单元测试难写且枯燥？本文分享一套经过验证的AI生成指令，将DeepSeek/通义千问化身为10年经验的测试专家。支持自动Mock、全场景覆盖和参数化测试，让代码质量保障从"体力活"变成高效的"指挥活"。

书尖AI是依托阿里云算力、搭载自研大模型的智慧阅读平台，整合1.2亿+正版学习资源，支持智能精读、双人有声共读、个性化文稿创作与语音配音，数分钟提炼全书精华，兼顾碎片化学习与深度研读，操作简洁、安全可靠。（239字）

随着大型语言模型(LLM)技术的飞速发展，从实验室走向产业化应用已成为必然趋势。2025年，大模型部署不再局限于传统的云端集中式架构，而是向云端-边缘协同的分布式部署模式演进。这种转变不仅解决了纯云端部署在延迟、隐私和成本方面的痛点，还为大模型在各行业的广泛应用开辟了新的可能性。本文将深入剖析大模型部署的核心技术、架构设计、工程实践及最新进展，为企业和开发者提供从云端到边缘的全场景部署指南。

Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4.1-3B：一款仅3B参数的“小而全”统一模型，首次在同规模中系统整合强推理、人类偏好对齐与深度搜索Agent能力，性能超越Qwen3-32B等大模型，已开源权重、技术报告及合成数据。

本文手把手教你从零搭建LNMP网站环境，涵盖CentOS 7虚拟机配置、Nginx+MySQL+PHP安装与联动设置，提供详细命令与排错指南，并扩展部署WordPress实战，助你快速掌握Linux Web环境核心技能。

C语言无原生数据库支持，持久层开发依赖文件操作或轻量级数据库。本文详解文本/二进制文件与SQLite的实现方式，对比适用场景：小数据用文件，高效安全；复杂查询选SQLite，兼顾性能与功能。掌握选型逻辑，构建嵌入式系统高效持久化方案。（239字）

Python学习应避免贪多求全，遵循“筑基→深化→定向→实战”四阶段路径：先掌握核心语法与编程思维，再深入面向对象与代码质量，随后聚焦Web、数据或自动化方向，最后通过项目整合技能。强调实践闭环与工程化思维，助力从入门迈向实用开发。

AgentScope 作为一款功能强大的开源多智能体开发框架，为开发者提供了智能体构建、工具使用、多智能体编排等全方位支持。

本文以SaaS架构师视角，深度解析DeepSeek-V4在真实生产环境中的工程落地：聚焦上下文缓存优化、强约束JSON输出、多智能体协同调度，并分享高并发下的三大避坑实战指南，助力开发者高效构建AI原生应用。

MiniCPM-o 4.5是9B参数多模态大模型，支持图像、视频、音频、文本输入与高质量文/语音输出。具备领先视觉理解（OpenCompass平均77.6分）、实时中英双语语音对话、全双工流式交互、高精度OCR及30+语言能力，适配CPU/GPU/国产芯片，支持本地部署与微调。（239字）

高德地图发布「FantasyWorld」——新一代几何一致世界模型，单次前向即可生成高质量视频与3D场景（深度图、点云、相机轨迹），无需后处理或逐场景优化。ICLR 2026录用，WorldScore榜首，已开源代码与模型。

智谱发布GLM-5：开源SOTA大模型，Coding与Agent能力双强，真实编程体验媲美Claude Opus 4.5；全球AI榜单排名第四、开源第一；MIT协议开源，支持复杂系统工程与长程Agent任务。

本文详解如何在RTX 30/40系显卡上，通过llama.cpp高效部署DeepSeek-R1-8B模型。涵盖CUDA镜像选择、GPU卸载调优、显存控制与高可用架构，结合Docker、Prometheus监控及负载均衡，实现低延迟、高吞吐的生产级推理，助力大模型落地应用。

本文探讨单元测试如何让软件开发提速而非拖慢进度。通过剖析测试体系演进、测试金字塔理念，揭示单元测试在提升代码质量、调试效率和研发信心方面的核心价值，助力项目高效迭代，实现从“爬行”到“奔跑”的进化。

4月11日，OpenGVLab开源发布InternVL3系列多模态大模型，涵盖1B至78B共7个尺寸。相比InternVL 2.5，其在多模态感知与推理能力上表现更优，并新增工具使用、GUI代理等功能。得益于原生多模态预训练，文本性能超越Qwen2.5系列。

老项目线上 OOM 踩坑实录！Druid 连接池 SQL 缓存泄漏 + 业务 SQL 拼接双重叠加导致内存溢出，通过堆 dump 定位问题，优化 Druid 配置 + 批量插入预防 OOM。

蚂蚁灵波团队开源世界模型LingBot-World，专为交互式仿真设计。其核心LingBot-World-Base具备高保真、强动态、长时序一致性（支持近10分钟稳定生成）和实时交互能力（≈16FPS，延迟＜1秒），依托可扩展数据引擎，从游戏环境学习物理与因果规律，打造具身智能、自动驾驶等领域的“数字演练场”。

本文对比LangChain、Dify与n8n在AI工作流构建中的定位差异：LangChain是高自由度但调试成本高的代码框架；Dify专注RAG与对话，开箱即用；n8n擅长跨系统AI自动化。附七牛云模型接入指南与避坑提示。

2月14日，小红书FireRedTeam开源FireRed-Image-Edit-1.0图像编辑模型。该模型在ImgEdit、GEdit等基准测试中全面超越现有开源方案，风格迁移（4.97分）等维度甚至优于Nano-Banana、Seedream4.0等闭源模型，支持文本保留、老照片修复、多图虚拟试衣等能力。

本文深度解析RAG系统中易被忽视却至关重要的文档切分环节，系统拆解固定长度、语义结构化、混合切分三大方法，结合片段长度、重叠率、元数据标注等5大实操技巧与典型场景案例，助你避开常见陷阱，显著提升检索精度与大模型回答质量。

RAG（检索增强生成）技术通过实时接入行业知识库，有效解决大模型知识过时、易幻觉、难适配等痛点，已在金融、医疗、教育、法律、电商五大领域规模化落地，显著提升准确性、合规性与响应效率，成为大模型行业应用的首选路径。（239字）

ModelScope DiffSynth团队推出Z-Image-Turbo-DistillPatch，解决LoRA训练后丢失Turbo加速问题。支持8步高质量生成，兼容标准SFT流程，即插即用，无需重训。开源地址：modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Z-Image-Turbo-DistillPatch

DeepSeek发布正式版V3.2与高性能Speciale版本，支持思考模式下工具调用，推理能力达全球领先水平。V3.2平衡效率与性能，适用于通用任务；Speciale专注复杂推理，在数学与编程竞赛中表现卓越，已开源并上线API。

随着大型语言模型(LLM)的快速发展，模型规模呈指数级增长，从最初的数亿参数到如今的数千亿甚至万亿参数。这种规模扩张带来了惊人的能源消耗和训练成本，同时也给部署和推理带来了巨大挑战。2025年，大模型的"瘦身"已成为行业发展的必然趋势。本文将深入剖析大模型压缩与量化的核心技术、最新进展及工程实践，探讨如何通过创新技术让大模型在保持高性能的同时实现轻量化部署，为企业和开发者提供全面的技术指导。

TL;DR：很多 AI Agent 被困在受限且一刀切的沙箱内，而 MuleRun 是全球首个通过提供可完全自定义且持久化的 Agent Runtime 来解决这一问题的平台——即你可以定义操作系统、访问原生软件、跨会话保留状态并分配硬件资源。这让你能打造真正的“数字化工人”，而不仅仅是受限的聊天机器人。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

Flux.1 Kontext [dev] 开源模型大家都用上了吗？小编汇总了3个使用教程，打包送上！

AR+AI工业融合技术是工业4.0迈向5.0的核心引擎，通过空间计算与人工智能深度耦合，实现物理与数字世界实时交互。2026年已规模化落地于电力、石化、轨交等领域，具备智能巡检、远程协作、技能培训等六大功能，显著提升效率、安全与知识传承能力。（239字）

小红书FireRed团队开源的FireRed-OCR（仅20亿参数），在OmniDocBench v1.5端到端评测中以92.94%综合得分登顶，超越Gemini 3.0 Pro等大模型。专注解决文档解析中的“结构幻觉”问题，通过三阶段训练+格式约束强化学习，精准还原表格、公式、多栏等复杂结构。Apache 2.0协议，ModelScope开源，支持本地商用部署。（239字）

本文针对ODPS大宽表任务运行缓慢问题，通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积，提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联等优化方案，最终将任务产出时间提前4小时以上，显著提升效率并降低回刷成本。

初学者常犯十大Java学习误区，如死记语法、混淆面向对象思维、忽视异常处理等。本文逐一剖析错误根源，并提供“原理+实践”双维解决方案，助你夯实基础、规范代码、提升项目能力，实现高效进阶。

本文介绍Java自定义注解的实现原理与应用，结合Spring AOP完成日志拦截，并通过过滤器实现登录权限控制。涵盖注解定义、元注解说明及实际代码示例，适用于日志、验证、缓存等场景。

在大型语言模型（LLM）的训练过程中，数据质量直接决定了模型的性能上限。即使拥有最先进的模型架构和训练算法，如果没有高质量的训练数据，也难以训练出优秀的语言模型。Common Crawl作为目前互联网上最大的公开网络爬虫数据集之一，为LLM训练提供了宝贵的资源。然而，从原始的Common Crawl数据中提取高质量的训练素材并非易事，需要经过严格的过滤和清洗。本文将全面探讨Common Crawl数据集的特性、过滤策略的设计原则、以及2025年最新的过滤技术，为构建高质量的LLM训练语料提供系统指导。

在人工智能技术快速发展的今天，单一模态的语言模型已经无法满足日益复杂的应用需求。2025年，多模态大型语言模型(MLLM)的崛起标志着AI技术进入了一个新的发展阶段，特别是在图像理解与文本生成的结合方面取得了突破性进展。本文将深入剖析多模态LLM的技术原理、架构设计、性能评估及实际应用案例，探讨视觉-语言融合技术如何重塑AI应用的边界，以及在未来发展中面临的挑战与机遇。

书尖AI是依托阿里云算力的智能阅读工具，内置自研大模型，聚合1.2亿+优质内容。支持AI精读、双人互动播客、自定义创作与音频生成，3分钟提炼全书精华，兼顾碎片听学与深度理解，操作轻量、安全稳定，让高效阅读触手可及。（239字）