老黄展示这张图中，x 轴代表了生成的 token，y 轴代表着每秒 token 吞吐效率，理想情况下，图中黄色曲线应该是一个方形，即在工厂能力极限之内，非常快速生成 token。相比之下，新的 Blackwell 架构比 Hopper 强多了，尤其在能耗固定的情况下，性能提升了 25 倍，甚至在推理模型上直接比 Hopper 高 40 倍。老黄表示，如果说从前的 GTC 说 AI 的伍德斯托克音乐

1）突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2）可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。

今日，中国首个AI原生集成开发环境（AI IDE）Trae 国内版正式上线，配置Doubao-1.5-pro，并支持切换满血版DeepSeek R1、V3模型，让编程速度起飞。作为更贴合中国开发者开发习惯与开发场景的AI IDE，Trae 以动态协作为核心，打造了一种人机协同，人与AI互相增强的全新开发体验，助力开发者高效应对复杂技术挑战，释放创新潜能。

数据治理是一项复杂而长期的任务，需要高层的支持、全员的参与以及持续的技术创新。它不仅关乎数据本身，更关乎企业的未来。通过有效的数据治理，企业能够更好地挖掘数据潜力，构建数据信任，把握数字化转型的先机，赢得未来的竞争优势。**注：**数据治理/数据资产/数字化/解决方案/行业报告/数据中台/大数据平台/架构等宝贵资料长按扫码下载⏬黑客/网络安全学习路线对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学，目前网络

规程是为了应对流程的迭代效率引入的流程管理要求，因为运维是高度强调复盘文化的组织，且对于复盘中发现的协同、操作等流程问题，以及工具平台、场景设计等技术问题，需要保持快速的迭代，防止问题的重复出现。CMDB数据治理规程的上线与修订需要保持高度的敏捷，来源可能是领导对于IT资产管理的一个临时决策，可能是事件复盘发现的配置问题，可能是合规检查发现的配置问题，也可能是某个数据消费场景发现的问题。总的来说，

第一、数据隐私保护的通用性和实用性挑战。大规模数据收集场景下，本地化差分隐私允许用户直接在本地端对数据进行扰动，而后发送给数据收集者，是故成为当下主流的数据隐私保护方法之一，然而应用场景单一、数据可用性差等弊端依然是该技术面临的不可忽视的问题和挑战。第二、个性化隐私与个性化联邦学习挑战。机器学习场景下，尽管联邦学习框架允许用户将个人数据保留在本地，但依然面临由模型参数导致的训练数据隐私泄露问题。除

随着对大模型的深入研究，人们逐步开始回溯大语言模型的能力。最近，Google的一篇文章重新审视了大模型的能力，指出大模型规划并不能模拟人类思维，因为人类在做规划时需要提前在头脑中进行细致的想象、策划和回溯，而大模型生成只是执行了对下一个Token的预测任务。

AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。本文全面探讨了AI Agent的基本概念、类型、架构和关键技术对比。AI Agent作为人工智能领域的活

随着最近大语言模型的快速迭代升级，AI代理已不再是新事物，当我们把多个代理放在一起，创造一个团队的代理能力将远远超过一个单独的代理。从维持家庭温度的简单反射代理到驾驶汽车的更高级代理，AI代理将无处不在。未来每个人都可以更容易地创建自己的代理和自己的代理团队。它使人们能够在几分钟内完成可能需要几小时或几天的任务!

导读 本文将分享 AIAgent 在电商平台中的探索。主要内容包括：LLM 在电商的价值位Agent 解决方案应用架构介绍AI 创新范式预期与规划问答环节分享嘉宾｜王卓隽 1688 AI创新产品及应用负责人出品社区｜DataFun01LLM 在电商的价值位首先来介绍大模型所赋予电商领域的一些新特性，AI 在电商模式下的应用，以及 1688 对 AIAgent 的探索。1. 大模型赋予的新特性在电商