AI规划能力：从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展，规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进（规则驱动→强化学习→大模型原生），揭示其四大核心模块：需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例，展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

AI规划能力：从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展，规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进（规则驱动→强化学习→大模型原生），揭示其四大核心模块：需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例，展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

AI规划能力：从对话到执行的关键突破 随着AI大模型的发展，规划能力正成为其从"能对话"迈向"能办事"的核心瓶颈。本文剖析了AI规划的技术演进（规则驱动→强化学习→大模型原生），揭示其四大核心模块：需求解析、任务拆解、方案验证和动态适应。通过旅行、零售、供应链等领域的落地案例，展示了AI规划在优化行程、促销活动和库存分配中的实际价值。当前仍面临长周期一致性、

阿里推出DeepPlanning基准测试AI全局规划能力 阿里千问团队推出DeepPlanning基准，专门测试AI在复杂场景中的全局规划能力。该基准聚焦旅行规划、购物规划等现实场景，要求AI同时满足时间、预算、参数等多重约束，输出全局最优解而非局部凑合方案。 测试结果显示，即使顶尖AI在单步推理正确，却常出现预算计算错误、参数匹配漏项等全局性失误。例如旅行规划中算错4人机票总价，购物规划时忽略优

摘要：在CentOS8系统安装Docker时出现buildah与containerd.io包依赖冲突，主要由于系统预装的buildah依赖原生runc，而Docker自带的runc与之不兼容。提供三种解决方案：1）推荐使用--allowerasing参数自动替换冲突包（最简单）；2）先手动卸载buildah和runc再安装Docker；3）禁用模块化过滤保留原生包（较复杂）。安装后需验证Docke

Navicat Premium 17.3相比16/15版本有显著升级：新增AI助手、国产数据库（达梦/金仓）和NoSQL支持，数据处理速度提升5倍，内存优化15%。17版适合政企项目、全栈开发和团队协作场景；16版适合传统数据库管理；15版适合个人学习。付费版比免费版功能更全面，建议专业用户升级17版以提升效率。

Navicat Premium 17数据库管理工具对比分析：免费版(Lite)仅支持单库连接，适合个人学习和小型项目；付费版支持多库管理、团队协作和AI助手等高级功能，适合企业级应用。AI助手能自动生成SQL、优化查询、解释错误并生成文档，显著提升开发效率。选择建议：个人使用选免费版，专业开发或团队协作推荐付费版，其AI功能虽增加成本但能带来实质效率提升。

通义千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，性能接近GPT-5.2等顶级模型。该模型通过增加参数规模和强化学习训练，在19项基准测试中表现优异。核心亮点包括自适应工具调用和测试时扩展技术(TTS)，显著提升推理能力。测试数据显示，其中文知识、指令对齐和工具使用表现突出，部分指标反超GPT-5.2。虽然在高等逻辑题等方面仍有提升空间，但该模型已能胜任大多数复杂推理场景，并兼容Ope

本文深入解析Windows临时文件夹的演进历程与技术架构。从Win95到Win11，微软存储架构经历了分散存储到智能管控的转变：1）Win11实现分类存储（用户/系统级）、智能清理和权限隔离；2）技术支撑包括NTFS/ReFS文件系统、StorageSense等组件；3）对比分析显示微软架构兼容性强但冗余度高。建议普通用户保持默认设置，企业用户可采用ReFS+StorageSpaces方案。未来存

本文介绍了一个开源AI多模态应用项目的发展历程和技术架构。项目从V1.0基础对话功能开始，逐步扩展至多轮对话、视觉理解、音频处理等能力，最终形成涵盖文本、视觉、音频、视频的全模态AI系统。采用SpringBoot框架，分层架构设计，包含控制层、业务层、工具类等模块。项目使用Maven管理依赖，整合了通义千问等大模型API，支持JSON处理、HTTP请求等功能。开发环境基于IntelliJ IDEA