谷歌準備發佈新一代圖像生成與編輯模型“Nano Banana 2”
根據 TestingCatalog 報道，日前 Google Gemini 的網頁界面中，出現了新的更新預告卡片。 據其分析，谷歌正在準備新的圖像生成模型，並且為 Nano Banana 系列。據介紹，該生圖模型將被命名為“GEMPIX2”，並作為 Nano Banana 的二代發佈。 報道分析，預告卡片通常是發佈臨近的信號，根據以往推測，此類更新通常出現於公開發布前一週，意味着該模型或於下週上
新闻
Gitee 企業版更新：工作項、安全管理與測試用例能力升級
在項目推進的每個環節中，從任務規劃、開發協同到測試執行，Gitee 都在不斷打磨產品細節，降低認知成本、提高使用效率。 本次 Gitee 企業版更新，圍繞工作項、測試管理、安全設置等多個模塊，上線了 5 項關鍵能力升級，覆蓋流程鏈路優化、視圖交互統一、數據導入導出、權限配置增強等典型場景，幫助團隊構建更高效、更一致的協作環境。 工作項拓撲圖 在多人協作與複雜項目中，工作項之間的依賴關係往往錯綜複
谷歌推出 File Search Tool 文件搜索系統 ，集成至 Gemini API
谷歌宣佈在Gemini API中推出File Search Tool（文件搜索系統）。這是一個完全託管的檢索增強生成（RAG）解決方案，旨在為開發者提供一個簡單、集成且可擴展的方式，使用自己的數據來“錨定”Gemini模型。 通過該工具，開發者可以上傳文件，系統會自動進行分塊、索引和檢索，從而讓Gemini模型能夠基於用户提供的私有文件內容生成更準確、更具上下文的回覆。 使用示例 from
世界互聯網大會發布《全球人工智能標準發展報告》
世界互聯網大會發布了《全球人工智能標準發展報告》（以下簡稱《報告》），全景梳理過去一年AI標準化最新進展。 《全球人工智能標準發展報告》是世界互聯網大會人工智能專業委員會標準推進計劃2025年的一項重要成果。該報告立足全球人工智能標準化全景，系統分析國際標準組織和主要經濟體標準化行動，研判標準加快提速、互操作性與負責任的發展態勢，剖析技術迭代超前、產業鏈條複雜、治理理念差異、南方國家缺位等挑戰
Gitee Repo 聯邦倉庫能力展示及最佳實踐
在數字化研發與生產中，團隊分佈在不同地區，團隊間往往會共同協作，開發、測試到最終交付製品的軟件研發流程中，經常需要把製品向不同地區的團隊流轉。 我們希望讓不同地域、不同團隊的開發、測試流程更順暢，製品交付更高效，但這也帶來了新問題：怎麼讓製品在向不同地區同步時，既夠快（實時）、又沒遺漏（完整），還能清楚看到同步的情況（過程監控）呢？ Gitee Repo 聯邦倉庫完美解決這些問題，聯邦倉庫作為新型
微輿 - 多 Agent 輿情分析助手
“微輿” 是一個從0實現的創新型 多智能體 輿情分析系統，幫助大家破除信息繭房，還原輿情原貌，預測未來走向，輔助決策。用户只需像聊天一樣提出分析需求，智能體開始全自動分析 國內外30+主流社媒 與 數百萬條大眾評論。 “微輿”諧音“微魚”，BettaFish是一種體型很小但非常好鬥、漂亮的魚，它象徵着“小而強大，不畏挑戰” 查看系統以“武漢大學輿情”為例，生成的研究報告：武漢大學品牌聲譽深度
Firecrawl 推出全新 API 工具，一鍵提取網站品牌元素
Firecrawl 推出了一款頗具創新性的工具 ——Branding Format API。這項全新的 API 功能可以幫助用户從任何網站中一次性提取其完整的品牌 DNA。用户只需輸入目標網站的 URL，即可自動識別並提取該網站的各項品牌要素。 這個工具特別適合那些希望迅速瞭解或模仿某一品牌視覺風格的設計師或創業者。通過 Branding Format API，用户能夠獲得包括配色方案、標誌與
阿里巴巴 CEO 吳泳銘：加大投入打造超級 AI 雲，推動開源開放和技術普惠
11 月 7 日，2025 年世界互聯網大會烏鎮峯會開幕。阿里巴巴 CEO 吳泳銘在開幕式上致辭，他明確表示，阿里巴巴正在建設超大規模 AI 基礎設施，加大投入打造超級 AI 雲，將憑藉全棧技術積累向全球開發者提供領先的 AI 服務。 這一佈局並非短期規劃，此前在 2025 雲棲大會上他曾披露，阿里正推進 3800 億元規模的 AI 基礎設施建設，並計劃追加更大投入；作為遠期目標，到 2032 年
飛致雲正式開源新一代 AI CRM 系統：Cordys CRM
2025年11月6日，中國領先的開源軟件公司飛致雲宣佈，其旗下新一代的開源AI CRM系統Cordys CRM正式代碼開源。 Cordys CRM（github.com/1Panel-dev/CordysCRM）是新一代的開源AI CRM系統，是集信息化、數字化、智能化於一體的客户關係管理系統。Cordys（/ˈkɔːrdɪs/）一詞由“Cord”（連接之繩）與“System”（系統）融合而成，寓
2025年世界互聯網大會領先科技獎名單出爐
2025年世界互聯網大會領先科技獎頒獎典禮11月6日在浙江烏鎮舉行。17個具有國際代表性的項目獲獎，涵蓋大模型、智聯網、具身智能、量子計算等前沿領域。 據介紹，“領先科技獎”是2023年設立的面向互聯網領域的國際性科技獎項，以“引領科技前沿創新、倡導技術交流合作”為宗旨，涵蓋基礎研究、關鍵技術、工程研發三類成果。該獎項由2016年啓動的“世界互聯網領先成果發佈活動”全面升級而來，至今已連續10年面
邀你測評 LazyLLM ：從技術視角解鎖 AI 開發新可能
隨着大模型技術進入規模化落地階段，開發者面臨多模態融合、多智能體協同、企業級部署等複雜挑戰。傳統開發框架（如 LangChain、LlamaIndex）雖提供基礎工具鏈，但代碼冗餘、部署繁瑣、適配成本高等問題制約了創新效率。 為此，商湯大裝置推出開源低代碼框架 LazyLLM，通過模塊化設計、數據流驅動和一鍵式部署，徹底重構 AI 應用開發路徑，讓開發者僅需 10 行代碼即可實現工業級 RAG 系
PyTorch 創始人宣佈離職 Meta，稱“不想一輩子都做 PyTorch”
PyTorch 創始人 Soumith Chintala宣佈將於 11 月 17 日正式離開 Meta。 他在宣佈離職的一篇長文中表示，不想一輩子都做 PyTorch，希望重新開始做一些小而未知的事情，探索 Meta 之外的世界。 他在 Meta 工作了 11 年，近 8 年領導 PyTorch 項目，將其從一個幾乎無人知曉的實驗室項目發展成為全球 AI 領域廣泛使用的主流框架，目前在 AI 領
动态
“不要通過共享內存來通信”——深入理解Golang併發模型與CSP理論
Golang 在設計上另闢蹊徑，其併發哲學的核心信條是：“不要通過共享內存來通信，而要通過通信來共享內存。” (Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.) 這一理念源自通信順序進程（Communicating Sequential Processes, CSP）理論。 共享消息模型
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Goroutine間的“靈魂管道”：Channel如何實現數據同步與因果傳遞？
Channel是連接Goroutine的“管道”，是CSP理念在Golang中的具象化實現。它不僅是數據傳遞的隊列，更是Goroutine間同步的天然工具，讓開發者無需訴諸顯式的鎖或條件變量。 func main() { ch := make(chan int, 1) // 創建一個int，緩衝區大小為1的Channel ch - 2 // 將2發送到ch
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“一切皆文件”：揭秘LINUX I/O與虛擬內存的底層設計哲學
RPC框架如同構建服務大廈的神經網絡，承擔着海量服務間通信的重任。它優雅地屏蔽了底層網絡通信的複雜性，使開發者能聚焦於業務邏輯的創造。然而，在這份優雅之下，RPC框架的網絡模型設計卻是決定系統吞吐量、延遲和資源利用率的命脈，其核心在於在有限的硬件資源與無限的數據洪流之間，建立一座高效、動態的橋樑。 當每秒數以萬計的請求涌入時，如何在有限的硬件上實現近乎無損的調度？事件驅動機制如何以“四兩撥千
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你的程序為何卡頓？從LINUX I/O三大模式尋找答案
I/O交互流程 在LINUX中，內核空間和用户空間都位於虛擬內存中。LINUX採用兩級保護機制：0級供內核使用，3級供用户程序使用。每個進程都有獨立的用户空間（0~3G），對其他進程不可見，而最高的1G虛擬內核空間則由所有進程和內核共享。 操作系統和驅動程序運行在內核空間，應用程序運行在用户空間。由於LINUX使用虛擬內存機制，兩者之間不能直接通過指針傳遞數據。用户空間必須通過系統調用
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單線程如何撐起百萬連接？I/O多路複用：現代網絡架構的基石
I/O多路複用（I/O Multiplexing）是一種允許單個線程同時監視多個文件描述符的I/O模型。其核心價值在於，它將應用程序從低效的I/O等待中解放出來，實現了“一次等待，響應多個事件”的高效併發模式。 要理解其優勢，需要對比非阻塞I/O的侷限性。雖然非阻塞I/O能避免線程在數據未就緒時阻塞，但它要求應用程序通過循環不斷地主動輪詢所有文件描述符，這會造成大量的處理器空轉，浪費計算資源
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從C10K到Reactor：事件驅動，如何重塑高併發服務器的網絡架構
事件驅動 事件驅動（Event Driven）是一種核心的編程範式，其根本特徵是控制反轉（Inversion of Control，IoC）。在這種模型中，程序的執行流不再由代碼的順序調用決定，而是由一系列異步發生的事件來驅動。應用程序的角色從主動輪詢或等待，轉變為被動地對事件做出響應，這構成了現代高性能系統的基礎。 一個完整的事件驅動架構由四個基本部分組成，它們協同工作，構成了高效的
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職責分離的藝術：剖析主從Reactor模型如何實現極致的併發性能
Reactor單線程模型 在Reactor單線程模型中，所謂的“單線程”主要針對I/O操作而言，即所有的I/O操作（如accept()、read()、write()和connect()）都在同一個線程上完成。然而，在當前的單線程Reactor模型中，不僅I/O操作由Reactor線程處理，非I/O的業務邏輯操作也在該線程上執行。這種設計可能導致I/O請求的響應被顯著延遲，因為耗時的業務邏輯會
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“化零為整”的智慧：內存池如何繞過系統調用和GC，構建性能的護城河
內存池：精打細算的內存管家 在高性能系統（如網絡服務器）的極致優化中，當處理器和I/O的瓶頸被逐一攻克後，內存管理便成為決定系統延遲和吞吐量的最後一道，也是最關鍵的一道關隘。傳統的內存分配方式在這種場景下顯得力不從心，催生了通過內存池（Memory Pool）作為管理策略。 在C/C++或Java等語言中，依賴系統默認的內存分配機制（如malloc或new）在高併發場景下會引發一系列性
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jemalloc思想的極致演繹：深度解構Netty內存池的精妙設計與實現
內存分配 Netty內存池的核心設計借鑑了jemalloc的設計思想。jemalloc是由Jason Evans在FreeBSD項目中實現的高性能內存分配器，其核心優勢在於通過細粒度內存塊劃分與多層級緩存機制，降低內存碎片率並優化高併發場景下的內存分配吞吐量。 Netty基於jemalloc的多Arena架構實現內存池化，每個運行實例維護固定數量的內存分配域（Arena），默認數量與處
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為什麼Java/Python程序無需關心內存釋放？揭秘垃圾回收（GC）的核心概念
在Java的編程世界裏，開發者既無需也無法像C/C++那樣手動調用malloc/free來管理內存的分配與回收，這一核心任務完全由Java虛擬機在幕後自動完成。這種自動化設計極大地簡化了編碼，將開發者從繁瑣且極易出錯的內存管理中解放出來。然而，這種便利性的背後隱藏着一個經典且複雜的難題：一個動態運行的程序，其對象創建和消亡的模式千變萬化，Java虛擬機如何高效地追蹤這些對象的生命週期，在正確的時間
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壓縮指針：64位系統下，Java虛擬機是如何“偷”回4字節內存的？
Java對象：在內存中的真面目 在Java中，通過new關鍵字創建一個Java類的實例對象時，該對象會通過碰撞指針方式存儲在內存的堆中，並被分配一個內存地址。在Java虛擬機中，一個Java對象由對象頭（Object Header）、實例數據（Instance Data）和對齊填充（Padding）三部分構成。 對象頭 對象頭由兩個字（計算機術語，表示計算機處理數據的最小單位）
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誰生？誰死？從引用計數到可達性分析，洞悉GC的決策邏輯
引用計數與可達性分析：誰死了，誰還活着？ 垃圾回收，顧名思義，便是將已經分配出去的，但卻不再使用的內存回收回來，以便能夠再次分配。在Java虛擬機的語境下，垃圾指的是死亡的對象所佔據的堆空間。這裏便涉及了一個關鍵的問題：如何辨別一個對象是存是亡？ 引用計數 引用計數（Reference Counting）是一種古老的辨別方法，它的基本思想是給每個對象添加一個引用計數器，每當有一個引用指
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