即便“低空经济”呼声很高，但“打飞的”这件事情，可能依旧是属于富豪的游戏。 被视为低空经济主体的eVTOL，并不会成为普适性的交通工具，它们的宿命可能是成为富人直升机的“平替”，只不过是将动力方式从“燃油”换成了“电动”。 众所周知，私人飞机几乎是全球富豪们的必需品，比尔·盖茨拥有包括庞巴迪全球快车在内的数驾私人飞机、杰夫·贝佐斯拥有至少一架湾流G650ER。4月底，马斯克访华乘坐的便是湾流G550，据称马斯克2023年在飞机上度过了1161个小时，相当于一年有48天都在天上飞。
从微小的细菌到复杂的动物，包括人类，都可以被看作是具有某种形式智能的存在。例如，培养皿中的细菌能够通过细胞膜上的受体蛋白来检测环境中化学物质的浓度梯度，并通过化学趋向性这一过程，向有利的化学物质浓度方向移动，同时避开有害物质。细菌这种单细胞生物，尽管结构简单，却具备了感知环境和做出行动的基本能力，这使得它们能够寻找食物或逃避危险。 当许多单细胞生物通过简单行为进行交互汇聚成多细胞生物时，我们便见证了更为丰富和复杂的智能行为的诞生。以人类大脑为例，它由大约1000亿个神经元组成，这些神经元通过约100万亿个连接形成了一个庞大而复杂的网络，共同构成了我们对世界的感知，控制身体运动，还赋予了我们意识、思考、学习和记忆的能力。 从单细胞生物的适应性行为，到多细胞生物复杂神经元网络所孕育的智能行为，我们不禁好奇：这些现象之间是否存在一种普遍适用的原理？自由能原理（Free Energy Principle）及其衍生的主动推理（Active Inference，也译作主动推断）框架，尝试从第一性原理出发，为我们提供一个可能的答案。
古人云：「一图胜千言」。 一幅合适的图片可以清晰地向读者表达我们的意图，又因为我们人脑的作用机制，阅读一张图片所耗费的脑力要远少于一段文字，故而我们对图片更加深刻。 古人又云，「工欲善其事，必先利其器」，来分享一下鹅厂程序员常使用的画图工具。
程序员最大的幸福是看到自己的代码跑在千万人的设备上，程序员最大的不幸是去维护千万人设备背后的老代码。腾讯新闻，是一个有着十多年历史、海量用户规模的经典业务，其背后的系统走过了门户时代，走到了推荐算法时代。 随着时间的推演，老旧架构面临着那些经典的问题：可用性差，服务不稳定；扩展性差，开发周期长，迭代效率低；200 多个代码仓库，300 多万行代码，编程语言、协议混用…… 叠加上推荐算法的时代命题，如何对腾讯新闻的推荐架构做升级成了业务进一步发展的内在要求。本文从业务场景介绍入手，详细介绍了腾讯新闻推荐架构升级过程中的目标设定，架构设计和实践过程，值得仔细品阅，转发点赞收藏一键三连。
随着现代软件架构的不断发展，越来越多的企业对系统架构进行了微服务化与容器化改造，从而更好地满足海量并发、高可用、弹性伸缩、快速迭代等需求。然而，微服务化与容器化的引入也让分布式系统的复杂度随之增加，使得系统的监控和管理变得更加困难。 因此，应用性能监控（Application Performance Management，简称 APM）工具的重要性就体现出来了，特别是 APM 提供的分布式链路追踪能力，可以帮助开发者快速发现并定位性能问题，是分布式系统稳定运行的重要保障。将分布式应用接入 APM 工具，还能提高系统性能以及稳定性。
过去的一年多，大模型风起云涌，不断迭代，作为一个多年 NLP 产品方向的从业者，可以说是享受其中，惊喜连连。记得22年底，那时疫情放开，身边的人全部病倒，在身体冷热交加中看到了 ChatGPT 的发布，马上在病榻上完成了注册，那时的感觉就仿佛黑暗中看到了曙光。当时我在一家物联网公司的 AI 研究院工作，基于 ChatGPT 开始设计很多 demo 取代之前的 NLP 任务 bert 方案，后面一年多不断地实验各种大模型的应用方法，颇为有趣。 腾讯日前也正式发布了大模型应用平台元器和混元 C 端产品元宝，也希望大家一起在上面多做一些有意思的智能体，故分享一下之前的探索经验，供大家参考。
