登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
从像素级精准的图像编辑，到能理解环境的语音交互，再到对具身智能的清晰展望，Qwen 系列的每一步突破，都在打破“AI 局限于数字世界”的边界。林俊旸的分享传递出一个核心信号：AGI 不是“悬浮的大脑”，而是需要“耳目口手”的完整智能体——它将通过多模态能力感知真实世界，通过具身能力改造真实世界，最终成为连接数字技术与物理场景的核心桥梁。当 AI 真正拥有“感知、创造、行动”的能力，人类与智能的交互
摘要：本文基于ModelEngine低代码平台构建"文章智能处理器"，实现学术论文的高效解析与摘要生成。通过智能表单节点采集用户需求，文件提取节点解析论文内容，IF条件节点实现动态分支处理，结合大模型节点生成结构化Markdown摘要。该方案将摘要生成时间从1小时缩短至60秒，支持PDF/Word/TXT多格式输入，输出包含研究背景、方法、结论等模块的标准化学术摘要。平台可视化
摘要：使用Stream API优雅处理AI返回数据 本文介绍了如何利用Java 8的Stream API高效处理AI应用返回的数据。相比传统for循环，Stream API提供了更简洁的代码实现批量API调用、数据过滤转换、JSON解析和结果聚合等常见场景。文章展示了Stream API在处理AI返回数据时的优势，包括并行处理提升性能、链式操作提高可读性，以及如何应对复杂数据结构和流式响应。通过示
Java近年引入Records、Sealed Classes等新特性，旨在简化开发并增强类型安全。Records极大减少了数据类的样板代码，自动生成构造器、getter、equals等方法，适用于DTO、配置类等场景，但受限于不可变性和不能继承。Sealed Classes通过限制继承范围，使编译器能识别所有可能的子类，结合Pattern Matching可避免遗漏处理分支的情况。这些特性确实提升
摘要：本文介绍了如何使用Spring-AI快速接入OpenAI API。首先创建Spring Boot项目并添加Spring-AI依赖，然后配置OpenAI API Key和环境变量。通过简单的Controller即可实现AI聊天功能，还展示了带上下文的聊天实现和流式输出优化。文章强调错误处理的必要性，提供了从基础到进阶的完整实现方案，帮助开发者5分钟内完成OpenAI集成。
Spring Boot 3.x升级要点总结 Spring Boot 3.x升级带来Java 17+支持、性能优化和新特性，但也面临显著改动： 主要变化： Java 17最低要求 javax包全面改为jakarta 新增GraalVM原生镜像支持 配置属性变更 升级挑战： 依赖兼容性问题（如Druid、MyBatis需升级） Swagger需替换为springdoc-openapi 测试框架默认使用
程序员鄙视链确实存在，但我觉得没必要。技术没有高低之分，只有适合不适合。解决问题：能用技术解决实际问题持续学习：保持学习，跟上技术发展深入理解：不仅要会用，还要理解原理业务结合：技术和业务结合，创造价值好了，今天就聊到这里。这只是我个人的看法，不一定对。如果你有不同的观点，欢迎在评论区讨论。最后说一句，技术只是工具，人才是根本。不管做什么技术，保持学习，保持谦逊，才是最重要的。程序员鄙视链确实存在
Java虚拟线程（Virtual Threads）是Java 19引入的轻量级并发解决方案，旨在解决传统线程池在高并发IO密集型场景下的性能瓶颈。虚拟线程由JVM管理，创建成本低，支持数百万并发，在阻塞操作时会自动让出平台线程资源。测试显示，相比200线程的传统线程池，虚拟线程在处理10000个IO任务时性能提升4-5倍。特别适合HTTP服务、数据库查询等场景，可通过Spring Boot 3.2
本文总结了Linux服务器部署AI服务时常见的运维问题及解决方案： 服务启动失败排查：通过systemctl、journalctl查看日志，检查端口占用、权限和依赖问题 内存不足处理：增加swap空间，配置systemd内存限制，优化JVM参数 自动重启配置：使用systemd或Supervisor设置服务自动重启机制 日志管理：配置logrotate轮转日志，设置应用层日志策略，定期清理旧日志
