强化学习比你想象的还要更为低效...
编者按： 为什么在强化学习（RL）中，模型往往需要消耗比有监督学习多出数个数量级的计算资源，却只能换来看似微薄的性能提升，且常常陷入训练不稳定的泥潭？
大模型网关：大模型时代的智能交通枢纽｜得物技术
在人工智能技术快速演进的时代，大型语言模型和AI智能体已成为各类应用的核心组件，引发AI相关API流量的指数级增长。而大模型网关，正是这场变革中应运而生的智能交通枢纽。
百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路，SOSP'25 论文背后的故事
在技术深水区，最大的障碍往往不是未知，而是那些我们深信不疑的已知。
从“人治”到“机治”：得物离线数仓发布流水线质量门禁实践
随着企业数字化转型加速推进，大数据业务规模呈现指数级增长，迭代变更越发频繁。此背景下，呈现"高频变更"与"超大规模"并存的特征，这种双重特性给大数据任务的发布变更带来了严峻挑战。
深度探秘 Apache DolphinScheduler 数据库模式
本文将深入介绍 Apache DolphinScheduler 所采用的数据库模式，此模式主要用于持久化存储工作流定义、执行状态、调度信息以及系统元数据。
微调后的 Qwen3-4B 在多项基准测试上战平或胜过 GPT-OSS-120B
编者按： 如果你正在为边缘计算、本地部署或资源受限场景寻找高效的语言模型解决方案，你是否曾困惑：在众多小型语言模型（SLM）中，哪一个才是微调的最佳起点？是否真的存在“小而强”的模型，能在微调后媲美甚至超越规模大数十倍的教师模型？
一次内存诊断，让资源利用率提升 40%：揭秘隐式内存治理
云监控2.0全新打造底层操作系统诊断能力，可实现对主机、容器运行时及应用进程的全栈内存状态一键扫描与统一分析。该方案无需侵入业务，即可快速识别异常模式，显著提升问题发现与根因定位效率。
Galaxy 比数平台功能介绍及实现原理｜得物技术
得物经过10年发展，计算任务已超10万+，数据已经超200+PB，为了降低成本，计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台，计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark集群、存储从ODPS迁移到OSS。
了解你的 AI 编码伙伴：Coding Agent 核心机制解析
在了解Coding Agent 的核心工作机制后，与AI伙伴的协作更佳顺畅。
《你好，Agentic AI》第八章 智能体的评价与优化
在传统软件系统中，评价依赖的是可量化的指标：延迟、吞吐、错误率、覆盖率。但智能体是一种“行为系统”，它的核心输出不是代码、不是接口，而是一系列推理—行动—反馈构成的行为流程。这种行为具有不确定性、随机性、路径依赖性与环境耦合特征。
AI 工程师成长路线图：系统化学习路径与项目实战
本文梳理了 AI 工程师成长的四个阶段，学习如何将 LLM 模型连接到数据库、内部工具、API 和工作流，让 AI 能够真正完成工作。
【案例共创】基于华为开发者空间 - 云开发环境（容器）与 Versatile Agent 构建 AI 自动评分助手
案例面向高校/培训机构等教学场景，构建一个可落地的 AI 作业自动评分系统。系统能够根据老师给出的作业要求与标准答案，对学生提交的答案进行自动评分。自动生成结构化点评，包括优点问题和改进建议，支持多题目、多批量作业的统一管理，减轻教师批改压力。
KaiwuDB 时序存储模块：AIoT 场景下的高性能数据存储方案
支持在同一实例中同时建立时序库和关系库，进行多模数据的融合处理，是KaiwuDB 的一大核心优势。这其中一致可靠的数据持久化离不开底层存储引擎的支持。
新书《鸿蒙 HarmonyOS 6 应用开发：从零基础到 App 上线》出版啦
基于最新鸿蒙系统的技术书籍《鸿蒙HarmonyOS 6应用开发:从零基础到App上线》上市啦，要知道 HarmonyOS 6 在一个多月前的10月22日才正式发布，因此这本鸿蒙教程可谓贴近最新的 HarmonyOS 6 系统。
