The engineering team at Zalando recently described the design and implementation of an in-process, client-side load balancer for a high-throughput API handling around 1 million requests per...

加州大学洛杉矶分校与华盛顿大学合作提出了一种名为MemCon的记忆管理方法，将Agent的记忆操作建模为马尔可夫决策过程。该方法通过在线学习检索策略，自适应决定信息检索的时机和方式，显著提升任务成功率并减少token消耗。实验结果显示，MemCon在六个基准测试中成功率提升最高达15.2分，token使用量减少5%至20%。该方法可无缝集成到现有记忆系统中，具有良好的实用价值。

The MySQL team has been working hard to foster innovation, strengthen collaboration with our community, support meaningful contributions, and grow the broader MySQL ecosystem through greater...

微软于2026年发布了.NET 11的第四个预览版，新增Runtime-Async全面支持、Process类API扩展、ASP.NET Core的OpenAPI支持及Blazor增强等功能。这些更新提升了开发效率，优化了异步编程模型，改善了数据层和移动端开发体验。

Miro founder and CEO Andrey Khusid discusses the inspiration behind what started as a digital whiteboard and has evolved to become an AI innovation workspace.

To integrate agentic AI into credit-related workflows and realize improvements, risk teams must identify critical, scalable use cases and convene cross-functional teams to develop solutions.

在Linux系统中，僵尸进程是已终止但未被父进程回收的进程。它们不占用CPU资源，但大量积累会耗尽系统资源。预防措施包括父进程处理SIGCHLD信号、使用SA_NOCLDWAIT标志或双叉机制。可通过ps或top命令识别僵尸进程，处理方法是终止父进程或修复代码。理解僵尸进程有助于维护系统稳定性。

Process intelligence gives organizations a clear view of how work really happens, helping them uncover inefficiencies, streamline operations, and lay the foundation for success in an AI-powered future.

Discover how to use transactions in MySQL to keep your data safe and organized—just like a diligent librarian! This beginner-friendly post explains what transactions are, why they matter, and how...

Microsoft Semantic Kernel 的流程框架旨在优化 AI 与业务流程的集成，提升工作效率和决策能力。它采用事件驱动管理任务，支持模块化和可复用性，适用于开户、外卖配送等多种场景，提供灵活的步骤管理和审计功能，支持本地与云端部署。

本研究提出了一种新方法SCOPE，通过压缩数学推理步骤，显著降低过程注释的计算成本。该方法将自然语言推理转化为代码并归一化，构建压缩前缀树，从而提升性能并节约资源。

本研究提出了一种新颖的数据标注方法，解决了现有过程奖励模型在长链推理中仅关注初始错误的问题。通过引入错误传播和终止概念，显著提升了模型在自我纠正和推理方面的性能，实验结果优于现有模型。

本研究提出了一种混合自适应建模方法，结合序列编码器和物理引导神经网络，解决了传统模型在参数和条件变化时需重新训练的问题。该方法在动态系统的实时监测中表现出色，具有重要的应用潜力。

本研究提出了CoT-Kinetics能量方程，旨在解决大规模推理模型在评估输出质量时忽视推理过程合理性的问题。通过量化推理阶段，提升模型在复杂任务中的推理能力。

本研究提出了一种创新的缺失值填补框架，结合主成分分析与量子辅助旋转，显著提升了临床数据缺失值重构的可靠性，对医疗和人工智能领域的数据处理具有重要意义。