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腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos,颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos,它是Tomoro的数据智能体,采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案,如解决多智能体一致性、提升查询响应等,还提及后续优化方向。
大模型终于能“听懂”云操作了?
本文介绍通过MCP Server和大模型结合实现云产品管理的自然语言操作。作者分享上手体验、探究原理、进行代码验证,解决使用问题,还提出后续优化方向和未来展望,如拆分MCP Server、建立云产品Agent等。
龙虾史上最大升级!但接了微信的千万别更
时隔九天,虾父Peter带来龙虾全新版本2026.3.22-beta.1,堪称有史以来最大更新。更新亮点包括插件升级、模型更新、交互优化、安全强化等,也修复了多个关键安全漏洞,但部分用户更新后遇到微信、WhatsApp使用问题。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
Loop Engineering,4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题,设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环,从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好,还指出优化循环结构收益渐增。
加一个JVM参数,让系统可用率从95%提高到99.995%
文章针对高并发系统不稳定问题,定位是系统内存索引切换时 GC 压力大所致。围绕让索引尽早晋升、直接分配到老年代等思路探索优化,经多番尝试,最终实现索引无感切换,使系统可用率达 99.995%。
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
谷歌工程师抛出5个残酷问题:未来两年,软件工程还剩下什么?
谷歌工程师 Addy Osmani 提出 5 个或在 2026 年前重塑软件工程的关键问题,涵盖初级开发者、技能、角色、专才通才、教育等方面,每个问题有两种走向,并给出对应应对建议。
ASO是什么意思?ASO目标与工作内容,ASO常见误区(基础篇)
ASO(应用商店优化)的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断,挑选相关度高的关键词,提升App的覆盖、曝光、转化,从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化,还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化,提升App在应用商店的自然下载量。
分享一个谷歌和百度都优化得不错的网站
一个域名注册于2008年的网站,2020年5月才真正启动,却在谷歌和百度的优化上做得风生水起。它的流量主要来自搜索引擎,谷歌收录484万条,百度收录193万条。这个网站通过子域名提升权重,并巧妙地使用分类而非重复关键词来优化内容,使其在搜索结果中排名靠前。