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AI 全栈面试新趋势：Vibe Coding、前端、Java 后端高频面试题深度解析｜河南宁渡科技有限公司编程教程当下 IT 行业正在经历一场由 AI 驱动的技术岗位变革，AI 全栈开发岗位，已经从 “小众新兴岗位” 变成各大互联网、政企数字化项目的核心招聘方向。河南宁渡科技有限公司旗下宁渡课堂，长期深耕 AI 全栈实战教学，服务大量转行、进阶求职学员，在持续收集企业真实面经的过程中发现，如今 AI 全栈面试不再割裂前端、后端知识，更是新增了 Vibe Coding 这一类全新的考察维度，很多技术求职者，栽在了这个新增考点上。

Java后端的Ai之路

【AI大模型Harness】-Codex源码深度解读2026年8月19日，OpenAI正式将驱动Codex App、CLI和IDE扩展的底层执行框架——Codex Agent Harness全面开源（Apache-2.0协议）。这意味着，曾经只存在于OpenAI内部的生产级AI Agent运行时，现在任何人都可以阅读源码、二次开发、甚至嵌入到自己的企业系统中。本文将从源码层面拆解Codex的设计哲学，结合实际代码教你如何在企业项目中落地使用。

【AI 大模型】国内各平台 AI 大模型价格、性能对比分析 ② ( 智谱 BigModel | 腾讯云 TokenHub | 千问 AI 平台 )AI 大模型平台 :智谱 BigModel 大模型平台 : https://bigmodel.cn/智谱 GLM-5.3 大模型定价 : https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/start/pricing

小蒋观天下

社区AI智能摄像头完整选型指南住宅小区、老旧小区、安置房小区、高端洋房社区的监控环境，覆盖出入口、单元楼道、小区道路、停车场、绿化带、围墙周界、高空俯瞰全场景，聚焦社区安防核心痛点：高空抛物、电动车进梯、陌生人徘徊、消防通道占用、周界翻越、人车乱象。我们观芯从统一规范AI算法、硬件参数、夜视防护、供电传输、设备选型标准，选适配物业改造、智慧社区招投标、老旧小区智能化升级、全新小区的安防建设落地使用。

浅安的邂逅

260910-DeepSeek 发布 V4.1 Flash：1M 上下文、552B MoE，KV 缓存降到上一代 1/4，同步开源本日报共收录 25 条 AI 资讯（按 AIHOT 评分精选每版块 Top 5，同事件多源报道已去重以增多样），涵盖模型发布/更新、产品发布/更新、行业动态、论文研究、技巧与观点五大版块。

小白跃升坊

# DeepSeek V4.1 Flash 正式发布 vs V4 Pro 四天后「退役」2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 正式发布 V4.1 Flash 模型并同步执行新的 Flash 定价。官方罕见地放出狠话：经内外部多方测试，V4.1 Flash 在性能、费用、速度、总用时等各项指标上已全面超越 V4 Pro。更炸裂的是——V4 Pro 将于 9 月 14 日 12:00 正式下线，一个「Pro 旗舰被自家 Flash 取代」的时代，真的来了。

AI大模型新进化点：让GPT-4造工具给GPT-3.5用，谷歌DeepMind团队研究6月5日, 智东西传来消息, 有一个研究团队, 他们来自谷歌、普林斯顿大学以及斯坦福大学, 该团队提出了一个有着特定名称的框架, 这个名称是LATM（LLMs As Tool）, 此框架包含两个LLM（大语言模型）, 在这些大语言模型里, 像GPT - 4这般高性能的LLM能够变成独立的工具制造者。

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腾视科技大模型一体机解决方案：低成本私有化落地，重塑行业智能应用新格局在数字化浪潮席卷各行各业的今天，大模型技术正成为驱动创新的核心引擎。然而，企业在引入大模型时，往往面临数据安全难保障、长期成本高、场景适配性不足等痛点。腾视科技深耕技术研发，推出“大模型一体机低成本私有化落地解决方案”，以“安全可控、成本优化、场景适配”等三大核心优势，为千行百业智能化转型提供全新解法。

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腾视科技AI大模型应用：提效、破局与落地，重塑智能新生态当AI大模型技术从实验室走向产业落地，企业却普遍面临 “成效难显、成本高企、复用性差” 的三重困境。腾视科技深耕大模型应用领域，以 “顶层设计 + 敏捷迭代” 的方法论，结合全栈式技术产品矩阵，推出AI大模型应用解决方案，为千行百业提供从技术落地到效率革命的完整路径，让智能价值看得见、摸得着。

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腾视科技重磅推出TensorAI智能体平台，开启智能助手新体验在人工智能技术飞速发展的当下，浙江腾视算擎科技有限公司（以下简称：腾视科技TENSORTEC）凭借深厚的技术积累与创新思维，正式推出腾视科技TensorAI类“豆包”应用平台（AI智能体平台），为用户带来全新的智能服务体验。

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DeepSeek Harness 初探：1、一切皆插件的 Agent 框架系列第 1 篇 · 入门 | 项目定位、架构全景与源码速览本文基于 dsh v0.1.0-rc.5，API 可能随版本变化，一切以官方仓库与本地源码为准。

数据分析小兵

金融数据分类分级实战系列四：如何实现AI自动分级摘要：本文是数据分类分级实战系列的第四篇，聚焦“执行”阶段。文章从圈定分类分级范围入手，讲解如何按业务分期筛选字段并剔除无需分类的字段；随后介绍分类规则与自动分级策略的配置方法，包括层级树维护、AI自动分类、定级规则设计与模板复用；最后演示如何创建并执行分类分级任务，通过规则引擎与AI协作生成初始结果，并给出落地建议，为后续人机协作复核留好接口。

【AI 大模型】AI 工具类型概述 ( AI 编程工具 | AI 智能体工作台 | AI 可视化工作流编排平台 )2025 年以来 , 大模型技术从 " 对话交互 " 快速迈向 " 行动执行 " , AI 生产力工具进入爆发期 ; 面对市场上数百款 AI 工具 , 很多团队与开发者陷入选型困境 : 不清楚工具之间的品类边界 , 不知道哪类工具对应哪类需求 , 盲目选型往往导致投入产出比极低 , 甚至重复建设 ;

数据分析小兵

金融数据分类分级实战系列一：行业标准JR/T 0197深度解读在数字化浪潮席卷全球的今天，金融数据已成为金融机构的核心资产与命脉。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的密集出台，金融行业数据安全治理已从"可选动作"转变为"必答题"。面对海量、异构、高价值的金融数据，如何科学分类、合理定级，构建既满足监管要求又贴合业务实际的数据安全防护体系，成为众多金融机构面临的共同挑战。JR/T 0197—2020《金融数据安全数据安全分级指南》作为金融行业首个专门针对数据安全分级制定的推荐性标准，为这一难题提供了系统性的解决方案。本文旨在深入解读该标准的核心要义，从分

Spring Boot 3.4 集成阿里云 PAI-EAS 出现连接池耗尽问题的排查与修复昨天凌晨两点，监控平台突然告警，生产环境的 AI 推理服务响应时间从正常的 200ms 飙升到 5000ms，随后大量请求直接超时。查看应用日志，满屏都是 org.apache.http.conn.ConnectionPoolTimeoutException: Timeout waiting for connection from pool。这个异常非常典型，通常意味着 HTTP 连接池被占满且无法释放。当时项目正在对接阿里云 PAI-EAS 模型在线服务，业务量激增触发了这个隐藏极深的资源泄漏问题。

端侧 AI 落地新解：DeepSeek-V4 在 Spring Boot 服务中的轻量化部署实践上周有个需求，需要在一个内网环境中集成 DeepSeek-V4 模型进行实时文本生成，但环境资源极其受限——一台配置为 2GB 内存、单核 CPU 的老服务器，必须支撑日均 1000+ 次请求。传统方案要么无法运行，要么延迟超过 3 秒，完全无法满足业务要求。当前技术栈采用 Spring Boot 3.3.4 + JDK 17.0.12 + Redis 7.2.5，需在不引入外部依赖的前提下实现模型端侧部署。

从 InternAgentS 1.5 到 2.0：科研智能体工作台的 Java 后端重构实录上周接手一个 AI for Science 项目时，团队正苦于 InternAgentS 1.5 版本在实验数据流转环节的卡顿问题。该平台由上海人工智能实验室开源，基于 DeepAgents 和 LangGraph 框架，核心功能包括论文阅读、实验分析、代码迭代及远程计算管理。我们决定在 Spring Boot 3.4.2 + JDK 17.0.12 环境中尝试迁移至 2.0 版本，重点解决旧版中实验数据处理延迟高、模型适配复杂等痛点。迁移过程不仅涉及依赖升级，更需对后端架构进行深度重构，以适应新版本的多