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#实践

自我加速循环与合规治理协同:2026年自我改进型大模型发展研究

用户8465142

作者介绍:崔鹏,计算机学博士,专注 AI 与大数据管理领域研究,拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验,兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

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数据安全治理新时代:推荐支持分类分级的核心品牌与腾讯云实践

gavin1024

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硅光子学异质集成:技术突破、产业实践与未来方向

光芯

https://www.optica.org/events/webinar/2026/01_january/optica_heterogeneous_integ...

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思维系列-从学习的本质到如何高效快速学习

人月聊IT

学习是贯穿人一生的持续过程,从咿呀学语到进入职场,从认识世界到改造世界,学习能力的高低直接决定了个体进化的速度和成长的天花板。然而,大多数人在进入职场后的学习效...

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[工程实践]拒绝过度设计:小微企业数字化转型的“极简主义”架构思路

唐朝

在 2026 年的今天,市面上的 ERP、CRM 或各种 SaaS 已经非常成熟。但在实际交付中,我发现大量小微企业(10-50人规模)面临一个悖论:买大系统,...

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从局部最优到全局跃迁:关于企业“智慧运营中枢”模式的构建与实践思考

深度学习与Python

这篇文章系统地阐述了企业数智化转型的演进历程与实践框架,强调从传统的流程驱动向数据驱动及智能革新跨越。作者指出转型中常见的战略脱节与业技融合困境,并提出以企业架...

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2026年DevOps平台推荐:高效协作与云原生实践

gavin1024

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破圈!东方财经电视台对金猿大数据产业发展论坛进行报道

数据猿

近日,“第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra&Data Agent趋势论坛”在上海圆满落幕。本届论坛不仅现场嘉宾云集、观点交锋,其产生的深度行业影...

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PostgreSQL 高性能 I/O 架构解密与调优实践

小徐

我们在高配置的服务器上,部署PG完成后,使用 pgbench 工具测试时发现在硬件资源并没有到达瓶颈,而 TPS 始终上不去的情况,而这种情况可能和IO有关系、...

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Nature | 技术变革如何改变写作实践与写作认知

DrugOne

从古代汉字到现代字母系统,书写体系如何塑造语言?而在ChatGPT时代,使用人工智能生成文本的人,是否还能被称为“作者”?

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云原生构建如何触发?一文解析自动化流程与腾讯云CNB实践

gavin1024

云原生构建通过声明式语法与环境管理实现高效软件交付。本文将揭秘触发机制的核心原理,并结合腾讯云CNB的功能特性,为企业提供自动化构建的最佳实践路径。

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大模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清

机器之心

正是基于这一问题,研究团队撰写了这篇以实践为导向的系统性综述。不同于传统综述侧重于回答 “模型内部有什么”,本文将关注点转向 “可以对模型做什么”,并围绕 "定...

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从写代码到带团队,最难的不是技术:是让大家对齐到同一种“好代码”

深度学习与Python

技术领导者面临的挑战超越了个人贡献者的范畴:需要与业务部门就投资决策达成共识,处理系统层面的问题,开展人才培养,并持续跟进不断演变的代码库。在哥本哈根 Goto...

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认知维度解剖和重构-一份自我进化的手稿

人月聊IT

在当前这个信息爆炸且充满不确定性的时代,一个人最大的限制往往不是技能或资源的匮乏,而是认知的局限。所谓成长,本质上就是认知维度的不断升级。作为一名在IT和架构领...

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我们在解决复杂问题时,如何抽丝剥茧,透过现象看本质?

人月聊IT

真正的解决之道在于“透过现象看本质”。这不仅仅是一种口号,而是一套可以学习和实践的思维体系。它基于“系统思维”与“知识管理”,旨在帮助我们实现一次彻底的认知升级...

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碎片化时代-从体系思维到系统化知识体系构建之路

人月聊IT

“人们永远不可能通过思考而养成一种新的实践习惯,而只能通过实践来学会一种新的思考方式。”

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知识和认知的本质区别

人月聊IT

正如一句深刻的名言所揭示的:“人们永远不可能通过思考而养成一种新的实践习惯,而只能通过实践来学会一种新的思考方式。”

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Nature | 技术变革如何改变写作实践与写作认知

DrugAI

从古代汉字到现代字母系统,书写体系如何塑造语言?而在ChatGPT时代,使用人工智能生成文本的人,是否还能被称为“作者”?

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向量:AI时代的技术基石——从数学本质到工程实践

阿炳数记

在当今的技术世界中,"向量"这个词汇正以前所未有的频率出现在各种技术场景中:从机器学习的特征表示到图形学的几何计算,从数据库的新型存储范式到搜索引擎的语义理解。...

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Subagent 与 Skills 的本质

SisyphusTJ

Subagent 和 Skills 都是 prompt 规范化 的一种形式,但它们解决问题的角度不同:

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