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1712
2025
RuleGo v0.35.0 发布：国产轻量级、全场景、新一代组件编排规则引擎
分类：新闻中心 | 作者：霞舞 | 点击:1379

RuleGo是一款基于Go语言打造的轻量级、高效率、可嵌入、支持组件化编排的新一代规则引擎。它助力开发者快速构建松耦合、高灵活性的系统，轻松应对复杂多变的业务逻辑。RuleGo内置丰富的可复用组件，涵盖数据聚合、条件过滤、消息分发、格式转换、上下文丰富化以及各类动作执行等能力，并原生支持与多种协议（...[详情]
1712
2025
RuleGo v0.35.0 发布：国产轻量级、全场景、新一代组件编排规则引擎
分类：新闻中心 | 作者：霞舞 | 点击:1379

RuleGo是一款基于Go语言打造的轻量级、高效率、可嵌入、支持组件化编排的新一代规则引擎。它助力开发者快速构建松耦合、高灵活性的系统，轻松应对复杂多变的业务逻辑。RuleGo内置丰富的可复用组件，涵盖数据聚合、条件过滤、消息分发、格式转换、上下文丰富化以及各类动作执行等能力，并原生支持与多种协议（...[详情]
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2025
零一万物联合开源中国推出OAK平台，目标打造Agent世界的“生态适配器”
分类：新闻中心 | 作者：蓮花仙者 | 点击:1602

11月1日，在GOTC全球开源技术峰会（GOTC2025）上，零一万物CEO李开复博士发表了主题为《拥抱开源生态，共创AIAgent颠覆式创新》的演讲，深入剖析智能体经济时代背后的变革力量。李开复博士表示，AIAgent将引导企业进入以结果为导向的新型商业模式，而开源模型是搭建AIAgent的最佳选...[详情]
0111
2025
零一万物联合开源中国推出 OAK 平台，目标打造 Agent 世界的“生态适配器”
分类：新闻中心 | 作者：碧海醫心 | 点击:1258

11月1日，在GOTC全球开源技术峰会（GOTC2025）上，零一万物CEO李开复博士发表了题为《拥抱开源生态，共创AIAgent颠覆式创新》的主题演讲，深入探讨了智能体经济时代背后的变革动力。他指出，AIAgent将引领企业迈向以结果为核心的全新商业模式，而开源模型正是构建AIAgent的最佳路径...[详情]
2409
2025
用友马来西亚成功举办首届伙伴大会共创AI驱动的企业未来
分类：新闻中心 | 作者：碧海醫心 | 点击:1544

在数字经济浪潮奔涌，AI深刻改变商业格局的当下，2025年9月19日，用友马来西亚迎来具有里程碑意义的一刻：首届伙伴大会在吉隆坡圆满举行。这不仅是用友YonSuite全球品牌升级后的首次海外伙伴盛会，更是汇聚与全球力量，共创AI驱动企业未来的重要起点。大会以“携手共创AI驱动的企业未来”为主题，汇聚...[详情]
0309
2025
这门国产新语言性能超 Rust 约 33%，10 行代码解析 IP 包
分类：新闻中心 | 作者：花韻仙語 | 点击:1487

在现代系统编程语言中，Rust 已经凭借“性能接近C/C++、同时提供内存安全保障”而建立了广泛的口碑。根据TechEmpowerBenchmark（业界公认的Web框架性能评估标准项目）等公开测试，Rust...[详情]
2704
2025
探讨10年前Go 1.0发行时的一处关键概念
分类：新闻中心 | 作者：蓮花仙者 | 点击:1756

10年前的3月28日，GoTeam发布了一篇博客，宣布Go1.0版本正式发行。从那时起，Go团队大致每半年发布一个新版本，为Go语言及其工具链增添了更多特性和功能。作为一个源自名门的大师之作，Go从一开始就展现出卓越的锋芒。在过去的10年里，尤其是在云计算时代，越来越多的基础设施和核心应用由Go开发...[详情]
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2025
探讨10年前Go 1.0发行时的一处关键概念
分类：新闻中心 | 作者：蓮花仙者 | 点击:1756

10年前的3月28日，GoTeam发布了一篇博客，宣布Go1.0版本正式发行。从那时起，Go团队大致每半年发布一个新版本，为Go语言及其工具链增添了更多特性和功能。作为一个源自名门的大师之作，Go从一开始就展现出卓越的锋芒。在过去的10年里，尤其是在云计算时代，越来越多的基础设施和核心应用由Go开发...[详情]
2604
2025
Matlab实现采集电脑的CPU等硬件信息
分类：新闻中心 | 作者：爱谁谁 | 点击:469

不多废话，直接展示代码代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制```javascriptfunctioninfo=cpuinfo()%CPU数据采集%信息=CPUINFO()返回一个包含不同字段的结构%中央处理器和操作系统信息由/proc/cpuinfo(Unix)、%sysctl(M...[详情]
2504
2025
模型训练
分类：新闻中心 | 作者：爱谁谁 | 点击:1511

在上一篇关于提示工程（PromptEngineering）的文章中，我们讨论了提示的概念。提示通过改变语言模型（LLM）的输入来影响其输出，提示对词汇的分布极为敏感，即使是微小的变化也可能导致显著的差异。虽然通过提示可以调整模型在词汇上的分布，但当我们需要将一个在特定领域训练的模型应用到全新领域时，...[详情]

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