本文特邀上海腾展长融董事 & CTO、腾讯云 TVP 韩光祖，他将结合自身在金融与制造业的实践经验，深入剖析 AI 优化流程的现状，探讨破局之道，为商业领袖提供一份实战指南。

在国防智能化转型加速的今天，作战推演、军事训练、装备研发等场景对 “高保真、全场景、高效率” 想定编辑工具的需求日益迫切。一款能够精准复刻战场环境、支撑多维度任务需求、适配不同用户层级的作战想定工具，

这是前些天在x上面讨论的问题。开发者 Rohit 面试失败后，开始深入研究 Agent 记忆系统，最终构建出生产级方案。核心洞察：记忆是基础设施，不是功能。 标准方案为何失效 方案一：对话历史塞入上下

算法接管了逻辑，机械臂延伸了肢体，知识库淹没了记忆——当AI在效率的赛道上永远领先一步，人类存在的坐

梯度累积，几乎是所有 OOM 的“第一反应” 在大模型训练里，只要显存一炸，几乎一定会有人说一句话：     这句话出现的频率，可能仅次于：     而且很多时候，梯度累积确实能救命： batch s

这是一个针对Apache Tomcat严重目录穿越漏洞(CVE-2025-55752)的检测与利用脚本，可验证目标服务器是否存在路径绕过风险，并测试是否能上传恶意文件至受保护目录。

手机智能体：让手机自己"动手"干活 你是否厌倦了重复的手机操作？访答手机智能体或许能成为你的得力助手。 核心能力清单 多模态屏幕理解：能看懂屏幕内容 智能任务规划：自动分解复杂任务 高精度动作执行：模

在人工智能发展的奇点时刻，算力、数据与人才的底层逻辑正在发生深刻变革。香港科技大学（广州）协理副校长、腾讯云 TVP 熊辉教授从物理学第一性原理出发，深度剖析了电力与资源如何成为 AI 发展的终极约束

随着人工智能浪潮的深度推进，市场对 AI 人才的需求已从单纯的“算法研究员”转向了懂架构、懂业务、懂工程的“AI 全栈工程师”。第五期 AI 大模型全栈课正是在这一背景下应运而生，旨在帮助学员跨越技术

随着大语言模型（LLM）技术的成熟，传统的云盘存储服务正面临着一场革命性的重塑。2025 年的云盘不再仅仅是文件的“仓库”，而是知识的“大脑”。用户不再需要翻阅层层文件夹寻找文档，只需用自然语言提问，

随着人工智能技术的飞速迭代，2026 年的技术栈风向标已经悄然改变。单纯掌握 NLP（自然语言处理）或 CV（计算机视觉）单一领域的开发者，正逐渐面临被边缘化的风险。在未来的“全栈 AI”考核中，视觉

在 AI 技术飞速发展的今天，Java 程序员面临着新的机遇与挑战。传统的 CRUD 开发已不足以支撑未来的业务需求，企业急需能够将大语言模型（LLM）能力深度融入现有企业级系统的 AI 工程师。得益

在瞬息万变的全球金融市场中，人工盯盘的滞后性与反应速度早已无法满足高频交易与精细化风控的需求。利用 AI Agent 构建智能风控机器人，能够实现 7x24 小时的市场监控、情绪分析与自动化预警。本文

2025 年 12 月 27 日，由腾讯云架构师技术同盟与腾讯云 TVP 联合主办的第三届腾讯云架构师峰会在北京富力万丽酒店成功举行

当时间的指针拨向 2026 年，人工智能的浪潮已从“对话式交互”全面迈向“自主智能体”。在这个新的时代，单纯懂得调用 API 的开发者将面临淘汰，唯有掌握 Agentic AI（智能体 AI）核心范式

人工智能之核心技术 深度学习 第十一章 进阶深度学习模型 前言：进阶深度学习模型 —— 从感知到决策，从单模态到多模态 一、目标检测与分割：让机器“看见”世界 1.1 目标检测 vs 图像分割 任务

在当今的 AI 应用开发中，单一文本交互已难以满足日益复杂的业务需求。多模态 Agent——即能够同时理解并处理文本、图像、音频等多种信息形式的智能体，正成为各大技术实战营的必修课。本文将剥离繁琐的概

在当前的技术浪潮中，人工智能教育正经历着从“泛科普”向“深量化”的转型。传统的 AI 课程往往侧重于概念讲解，而在实战落地环节略显单薄。真正的“量化教育”，不仅是让学生写几行代码，更是要通过严谨的技术

引流没效果？首先使用青否AI超级员工多种引流方案： 一、批量产出爆款内容： 依托Sora2核心技术，混剪技术，数字人短视频等功能可快速生成海量优质短视频，支持竖屏、横屏多格式，高清分辨率，秒黄金时长适

深入浅出LangChain4J 1.走进LangChain 1.1.什么是LangChain4J？ LangChain4J就像Java的Spring框架一样，为LLM的接入提供了一套标准的接入能力。L