2025年大模型行业已进入"架构优化+生态深耕"新阶段，技术聚焦注意力机制创新（GQA/MLA）、MoE架构普及和多模态融合，推理能力和成本控制成关键竞争点。主流产品呈现技术分化：海外模型（GPT-5/Claude4）追求极致性能，国内模型（DeepSeek/豆包）侧重开源生态和垂直场景适配。当前面临算力失衡、数据质量和安全治理三大瓶颈，未来趋势将呈现：超大规模与轻量化模型并行

本文深度解析Angular 17项目的目录结构，帮助开发者理解其组织逻辑。项目根目录包含关键配置文件：angular.json（构建配置）、package.json（依赖管理）、tsconfig系列（TypeScript编译规则）。src目录是业务代码核心，包含入口文件main.ts、index.html、全局样式、静态资源和环境配置。app目录存放业务组件、路由配置和全局设置，建议按功能模块组织

摘要： Agent Communication Language（ACL）是智能体间协作的核心技术，通过标准化语法、语义、语用及通信协议，实现高效、无歧义的信息交互。不同于自然语言或编程语言，ACL专为智能体设计，支持意图表达与行为协同。主流标准如KQML和FIPA ACL奠定了工业级协作基础，而结合大模型的混合模式正成为新趋势。ACL广泛应用于智能客服、工业互联网、自动驾驶及智慧城市等领域，推动

阿里推出千问App公测版，基于开源大模型Qwen3打造，主打免费使用，对标ChatGPT。该应用依托Qwen3系列模型的技术优势，采用高效架构设计，支持多模态交互和专业服务，实现办公场景一站式任务闭环。阿里计划将其与现有生态整合，打造AI生活超级入口。千问App的上线标志着中国科技公司在全球AI竞争中进入新阶段，以"开源技术+生态整合+免费模式"形成差异化优势，推动AI从性能比

MySQL与Elasticsearch整合的核心是通过合理分工实现优势互补：MySQL负责事务型数据存储，ES承担高效检索分析。主流整合方案包括业务层同步（简单但侵入性强）、日志解析同步（基于binlog的非侵入方案）和中间件同步（异步解耦）。选型需权衡业务规模、实时性要求和技术栈，其中Canal为代表的日志解析方案因低侵入、高实时成为企业级应用首选。关键要处理好数据一致性（全量+增量同步）、字段

2025百度世界大会发布重磅AI成果：文心大模型5.0和新一代昆仑芯芯片。文心5.0以2.4万亿参数实现全模态融合，性能媲美国际顶尖模型；昆仑芯M100/M300芯片及天池超节点构建完整算力解决方案，实现自主可控。百度通过"模型+芯片+平台"全栈布局，为AI产业提供核心支撑，已在金融、能源等领域实现商业化落地，并公布未来五年算力发展路线图，持续推动中国AI技术创新。

摘要： 本体（Ontologies）与OWL语言为AI提供了结构化知识表示的核心技术，将零散数据转化为机器可理解的语义网络。OWL通过形式化描述概念间关系，支持逻辑推理，广泛应用于医疗诊断、智能搜索、工业互联等领域。其与大数据、大模型的结合，可提升AI的精确性与逻辑性，成为构建未来智能系统的知识基石。开发者掌握本体技术，能赋予AI更强大的认知能力，推动AI从“数据驱动”迈向“知识驱动”的新阶段。

本文以图片分类为例，完整实现了 ONNX Runtime for Java 的端到端推理流程，涵盖模型加载、图片预处理、推理执行、结果解析核心环节。通过该案例，你可以快速掌握：ONNX Runtime Java 版的基本使用方式；深度学习模型推理的通用流程（预处理→推理→后处理）；Java 结合 OpenCV 进行图片预处理的方法。

向量数据库与传统数据库存在本质差异，前者专注于非结构化数据的特征向量存储与相似检索（如AI图片、语义匹配），后者擅长结构化数据的事务管理与精准查询（如订单、用户信息）。核心区别在于数据处理逻辑（向量计算vs字段匹配）和适用场景（高维检索vs强事务）。二者并非替代关系，而是互补共存，需根据业务需求选择：结构化业务系统用传统数据库，AI应用、内容推荐等非结构化场景则需向量数据库。理解这一差异是技术选型

在人工智能飞速发展的今天，“智能体（Agent）”已成为构建复杂智能系统的核心概念。从自动驾驶汽车到智能客服，从工业机器人到游戏NPC，智能体的身影无处不在。而在众多智能体理论模型中，BDI模型凭借其对人类认知过程的精准模拟，成为了实现“理性智能体”的经典框架。本文将带您深入探索BDI模型的核心原理、工作机制、应用场景及发展趋势，揭开这一智能理论模型的神秘面纱。