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张雪峰灵魂发问：30岁程序员年入百万，30岁医学生还在实习，你选哪条？
张雪峰发问，30岁程序员年入百万，30岁医学生还在实习，该选哪条路。文章分析指出，程序员来钱快但竞争大、易被淘汰，医生起步慢却稳定、后期收入可观，关键是要选能扛住节奏的职业。
看懂毫米波雷达，这一篇就够啦！
文章介绍毫米波雷达，它是频率30GHz - 300GHz的电磁波，兼具微波与远红外波特点，有高数据传输速率、高分辨率等优势，也有绕射能力差等弱点，在多领域应用前景广，移远通信等企业正布局。
【博客转载】Row-Major VS Column-Major
文章探讨行主序和列主序存储多维数组的差异，以及对矩阵乘法性能的影响。指出不同存储顺序组合下矩阵乘法的偏好，还通过C++单线程实现和cuBLAS库验证分析，表明优化可减少性能差距。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
代码怎么才能跑的更快
文章围绕让代码跑更快展开，先介绍调整源代码的方法，如降低循环开销、去除内存引用等，又阐述使用硬件加速指令，像用 SIMD 函数、避免分支语句等，还提及多核并行和分析瓶颈等要点。
当人们误解了AI的本质，会发生什么？
文章指出尽管科技公司CEO宣称AI强大，但大语言模型无人类智慧。人们误解AI本质危害多，如将其当精神导师、用AI替代人际互动等，还揭露产业背后廉价劳工，强调要认清AI本质。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
深度研究白菜化？谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。
利用大模型检测钓鱼邮件:方法，效果及数据集
随着企业安全防范增强，钓鱼邮件成重要攻击手段，大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据，含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步，还介绍数据集及评估了四个模型效果。
又要取代程序员了？这锅轮到 AI 背了
文章指出‘AI会取代程序员’论调有误，代码是负债，系统设计才是核心资产。回顾NoCode、云计算等变革，技术未取代人，而是重塑岗位。AI辅助开发也如此，暴露软件工程中设计系统才是AI难取代的能力。