本文主要介绍了生成式AI的最新发展，提到了GPT-5和AI软件工程师在行业中的影响，指出AI技术进步对国家竞争和个人职业发展的潜在影响。
我所在的项目组主要负责对店铺招牌拍摄，我负责App客户端的开发工作。此项目从立项之初到现在已经有很长的历史了。 现在出现了一个问题：用户在拍摄照片时，会出现照片损坏的情况，这个问题在线上环境出现了有一段时间了，再加上自己接手时，此问题已经出现了，就没有深入排查过产生原因。暂时的解决策略是让用户手动删除损坏的照片，上传图片时，服务端也会进行一次文件损坏检测。 我们会下发各种拍摄任务类型，有的任务只需要拍摄几张照片即可，有的任务需要拍摄上千张图片，此问题就会更容易暴露。在同事的建议下，决定要找到问题的根源。
本文介绍了如何制定和应用美学标准来评估和改善人工智能生成的图像质量，特别是在电商领域的应用，主要分为制定美学标准、训练美学模型、应用美学模型、升级淘宝风格模型四个步骤。
从初代开源消息队列崛起，到 PC 互联网、移动互联网爆发式发展，再到如今 IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势，消息中间件的发展已经走过了 30 多个年头。 目前，消息中间件在国内许多行业的关键应用中扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的深入，客户在使用消息技术的过程中往往同时涉及交叉场景，比如同时进行物联网消息、微服务消息的处理，同时进行应用集成、数据集成、实时分析等，企业需要为此维护多套消息系统，付出更多的资源成本和学习成本。 在这样的背景下，2022 年，RocketMQ 5.0 正式发布，相对于 RocketMQ 4.0，架构走向云原生化，并且覆盖了更多的业务场景。
本文是技术人面试系列网络和操作系统基础篇，面试中关于网络和操作系统基础都需要了解哪些内容？一文带你详细了解，欢迎收藏！
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件，被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中，承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大，安全相关的挑战日益突出，消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而，RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此，我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版，进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理，以及相关的配置和实践。
本文提到大模型通常的工作方式，即通过提示词进行问答，并指出了两个主要问题：历史对话信息的管理和令牌数量的限制。文章讨论了知识库问答和个人助手两个应用场景，并分析了各自面临的困境，如知识库无法有效处理多模态信息和大型文档，个人助手则受限于工具参数的复杂性和令牌长度。文章还提到了微调（FINE-TUNING）作为改善模型性能的方法，以及在不同领域的应用潜力。最后，分享了对微调成为标准操作流程的预期，以及对现有平台和基础设施的改进意见。
最近由于应用需要进行多租户改造，对监控盯的较紧。发现了应用的一些问题，应用的hsf consumer成功率，不是一直都是100，偶尔出现99.99的情况，进一步查应用日志发现，是因为慢sql导致服务超时失败。
