深耕区域战略显效：爱电竞Q2新增63店，长三角、川渝成布局核心

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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#人工智能

2025年二季度，爱电竞酒店在上海、南京、西安等核心城市签约36家、开业27家，持续领跑行业。作为标杆品牌，其"双核驱动"战略成效显著：一方面深耕沉浸式电竞场景，结合腾讯游戏特权及赛事运营强化体验；另一方面依托艺龙酒店科技平台，优化供应链与数智化运营，提升服务品质。

未来，品牌将加速"电竞+文旅"融合，深化区域布局，目标2025年实现300家高质量门店运营，巩固行业头部地位。

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从 “可用” 到 “好用”，电科金仓如何以全栈能力推动数据库产业升级？​ ，在 AI 时代数据库一体机激烈竞争中，电科金仓于 2025 产品发布会推出新一代云数据库 - AI 版一体机。该产品历经 “三级跳” 发展，融合数据库、超融合平台、硬件及 AI 大模型，以 “三骏守护” 为核心。赤兔引擎实现百万级吞吐并发与亚毫秒级响应，性能提升超 30%；的卢模型搭载 AI 运维平台，故障预警精准度超 98%；绝影盾甲构建全链路安全防护。其支持多芯片适配，降低企业成本 40% 以上，广泛应用于医疗、教育、央国企等场
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融合数据库时代：金仓 “五个一体化” 架构重塑数据管理新范式
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IT资讯——全速推进“AI+鸿蒙”战略布局！
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2月7日，拓维信息2024全国研发人才千人招聘计划启动仪式，以现场直播的方式在长沙盛大举行。在中国科技创新由跟随转向并行、乃至领跑的关键当口，拓维信息作为一家长期深耕IT国产化的上市科技企业，率先以一场大规模“揽才”行动向外界宣告“AI+鸿蒙”战略布局全面提速，进一步释放企业在技术变革和产业升级的时代大潮中应时而变、顺势而为的雄心壮志。
AI时代的程序员生存指南：如何保持并提升核心竞争力
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在这个AI时代，程序员的核心竞争力不再仅仅局限于编码技能。随着AI辅助编程工具的普及，一些传统的编程任务可能会被自动化，这让一些程序员感到威胁。然而，技术的演进也带来了新的机遇。程序员可以利用这些工具来提升自己的工作效率，将更多的精力投入到创新和复杂问题的解决上。本文将探讨在人工智能时代，程序员应如何调整自己的技能组合，以保持并提升自身的核心竞争力。我们将讨论是否应该专注于特定领域的深入学习，是否需要广泛涉猎新技术，以及软技能在这一过程中的重要性。
地产债报及偿债能力点评（13）：新城发展全国布局，深耕长三角三四线-0430-申万宏源-13页.pdf
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【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1205
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1077
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1432
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 810
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
奥宸集团2011-2015年战略规划：区域深耕与金融创新
该文件以“区域深耕、产品溢价、高效管理、金融创新”为核心战略主题，围绕外部宏观环境变化与内部能力现状展开深度分析，旨在推动企业从区域性开发商向具备全国竞争力的综合性地产集团转型。在外部形势方面，纲要...
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