说到底，这个道理其实很简单：创新不再局限于某一种编程语言。模型训练的阵地依然在 Python，但模型推理的归属，只取决于哪个环境能提供稳定、可扩展、可观测的系统——而 Java，正是这样的理想环境。

大家好呀，这几天在沉淀，所以更新频率有所下降，还请大伙儿多多包容。 扣子工作流已经火了半年多了，但还有不少朋友在后台问我， 说这玩意儿看着太复杂，根本搞不懂。 这期咱也不整那些虚头巴脑的，直接教你一个最基础、也最实用的招式。

我喜欢接受挑战，而已经有一段时间没有在Linux上找到值得挑战的东西了。直到我遇到了AerynOS。说实话，这个Linux发行版并不算难用；只是它的安装程序并不会手把手教你。完成安装后，你会得到一个从零构建、完全原子化、并提供精美KDE ...

Official Python SDK for accessing Just One API— a unified data service platform offering structured data from Social, E-commerce platforms such as Xiaohongshu, Taobao, Douyin, Kuaishou, Bilibili, and ...

这项由浙江大学陈立煌、罗向宇和孟军领导的研究发表于2025年12月，论文编号为arXiv:2512.10605v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。 把大型语言模型比作一个非常聪明的大脑，那么机器人就像是这个大脑的身体。现在的问题是，这个聪明的大脑虽然能理解人类的语言，能进行复杂的推理，但它缺少一个能够在现实世界中行动的身体。浙江大学的研究团队开发了一个名为LEO-RobotAge ...

【新智元导读】你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。

知识就是力量，知识图谱是人工智能新时代的产物，简单地说知识图谱就是通过关联关系将知识组成网状的结构，然后我们的人工智能可以通过这个图谱来认识其代表的这一个现实事件，这个事件可以是现实，也可以是虚构的。 知识图谱可以应用于机器人问答 ...