悟空AI Agent再进化：连斩魔搭社区SWIFT框架RCE 0day漏洞

引言：继前文揭示了悟空AI Agent的架构与自动化漏洞挖掘能力后，本次，悟空AI Agent的目标是ModelScope社区广受欢迎的开源项目SWIFT——大模型微调推理框架。通过半自动化的方式，悟

3万字长文！深度解析大语言模型LLM原理

作者：royceshao大语言模型LLM的精妙之处在于很好地利用数学解决了工业场景的问题，笔者基于过往工程经验继续追本溯源，与腾讯学堂合作撰写本文，尝试让鹅厂小伙伴人人都能懂大语言模型的基础原理。1、

两年半后，我不再“写”代码，而是“指挥”一个AI团队

作者：binxiong丨 导语 重生之我与AI的900天：如何把工作流重塑了一遍，顺便搞定了生活. 这期间我从一个尝鲜者, 到进行很多的文章, 分享, 讲座等. 愈发的感受到AI的冲击越来越大, 感兴

适配鸿蒙操作系统！！腾讯游戏直播SDK基于Kuikly三端一码开发实践

随着鸿蒙Next的发布，越来越多的APP开始推进鸿蒙化适配，产品与技术团队也启动了游戏电竞直播SDK的鸿蒙适配规划。投入足够资源通常能达成适配目标，但仅实现技术目标的意义相对单薄 —— 如何进一步升华

腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s

作者：ruiqinchen、pengmeng“太极AngelHCF推理极致优化”系列文章由太极Angel-HCF推理团队撰写，全面揭秘如何实现DeepSeek模型15800+ tokens/s的业内H

鹅厂人的2025上半年必读书单推荐｜大牛书单

GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你

作者：binnnliuAI 流行的当下，你有没有想过：大模型推理服务到底怎么跑起来的？大模型推理服务的运行过程中，CPU和GPU分别负责哪些工作？用GPU一定比CPU跑的快么？哪些场景需要用GPU?图

比“卷”有用的什么？ “职场环境是某种意义上的信息茧房，新鲜血液的涌入是对这个茧房的一种重塑”，今天鹅厂资深导师秀宇来跟我们一起聊聊鹅厂8个成长tips... 1、以战代练，不把新人当成新人 秀宇当时也是校招进来的，在她还是个大头兵的时候，团队就交给她几个大项目。但恰恰是那段时间，让她快速了解到市场的规则。很多事情还是要自己经历过、自己去冲，成长才更快。 2、找到对的人"抄作业" 秀宇在新人时期莽莽撞撞的，跑去问她当时的领导，感觉自己很“小卡拉米”，她该怎么学习？领导反问她，你觉得谁是OK的？于是她就开始列举，然后领导说了一句，“你这不是有目标吗？而且很明确，觉得谁好就去观察、看别人怎么去处理做得很好的部分，多去请教就好了”。 3、保留自己的尖刀，最珍贵的是和别人不一样 进入一个新环境之前，你可能是天马行空的，不太符合的螺丝钉规格的状态，想要留下来去做一些东西，就要在大的方向上符合它的规范或条件。但大厂更有可能欣赏个人的强项，最重要的是保留自己的特质。 4、新人是打破信息茧房的利器 当你在某一个项目或信息里沉浸很久的时候，思维会有一些固化，这是难免的，职场的环境也算是某种意义上的信息茧房，新的血液的涌入进其实是对这个茧房的一种重塑，帮你把这个盒子打开，让你呼吸到新鲜空气。 5、看整体不只看局部 秀宇特别能理解纠结的那个点，大家刚到职场的时候多少有点好学生心态，想做到最好，想做到完美。她在学美术素描的时候，老师经常会说一句话，「退后三步看画布」，离远一点去看整体，不要只看局部的细节，在工作也是如此。 6、主动才有机会，机会来了就要冲上战场 秀宇觉得职场要主动去发现导师或团队有没有需要你的部分，主动暴露你不是很懂的地方，不要怕犯错。很多新人会把自己限制在一个安全区里，怕犯错，但如果不去表达自己的想法，有些东西永远不会到你这里来。 7、变化来了，可以在过程中犹豫，但不能在一开始犹豫 跟她同期入职，能长久留下来的人，你能从他们身上明显感觉到一种共性，就是真的热爱。有的朋友换了几次岗位，但始终在自己喜欢的方向上。除了满腔热情，你会发现他们应对变化也非常迅速，能在变化里去找到发挥自己长板的地方。 8、在生活中寻找更多支点 去找到除了工作以外，让你自己状态更好的方式，对别人来讲是追星、音乐剧，对她可能是去公园躺20分钟。

比“卷”有用的什么？ “职场环境是某种意义上的信息茧房，新鲜血液的涌入是对这个茧房的一种重塑”，今天鹅厂资深导师秀宇来跟我们一起聊聊鹅厂8个成长tips... 1、以战代练，不把新人当成新人

画质重生，第一！腾讯TEG香农实验室斩获CVPR 2025 UGC Video Enhancement 冠军

CVPR NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement） 作为近年来计算机图像恢复与增强领域最具国际影响力的赛事，一直备受业界关注。在NT

腾讯一念LLM新版本发布：硬刚核心调度，满血版DeepSeek推理吞吐提升48%

作者：袁镱博士，腾讯公司专家工程师，负责无量系统和一念 LLM 等机器学习训练和推理框架研发。DeepSeek-R1发布后，推理框架加速需求暴涨。在最近四个月中，各个开源框架（vLLM，SGLang，

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重磅！鸿蒙平台首个全跨端APP ——腾讯视频ovCompose框架发布

ovCompose(online-video-compose)是腾讯大前端领域 TDF 端框架 Oteam 中，腾讯视频团队基于 Compose Multiplatform 生态推出的跨平台开发框架，

让小程序从“能用”到“好用”——还差一个Bugly小程序监控

导语：如今小程序应用广泛，大家都在追求功能丰富和快速上线。但不少小程序虽然“能用”，用户体验却不尽如人意。要让用户觉得“好用”，不仅需要完善的功能，更离不开可靠的质量保障体系。本文将介绍如何通过 Bu

被这十二种开发模式做局了，太离谱！

MCP很好，但它不是万灵药！真正的技术进步，往往始于祛魅之后的清醒认知

作者：boyang人人都在聊MCP，但人们口中的MCP往往只是一个拼凑而成的幻影。如今，各大厂商纷纷为它镀金包装，就像硅谷创投圈每隔几年就热炒一次的那个“改变世界”的万能工具。然而，当最初的狂热稍退，

0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光

作者：悟空团队 — 新一代 AI 代码安全捉“妖”行者（原腾讯AI安全-啄木鸟团队) 丨 导语 随着AI技术的迅猛发展，AI智能体在0day漏洞挖掘领域展现出前所未有的潜力。本文将深入探讨AI Age

腾讯的CMS管理系统能好用到什么程度

每一个产品背后，都有数十个CMS系统去支撑内容管理，包括运营活动素材、图片资源、文案等实时配置和下发，但是人工搭建CMS的方式十分重复，且后续维护成本较高。在腾讯，有一款快速生产CMS的产品，叫无极C

微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践

作者：yannicXNet-DNN 是微信高性能计算团队自主研发的一款全平台神经网络推理引擎。我们在 XNet 的 RCI 基础设施之上构建了全平台的 GPU LLM 推理能力。目前能够在：Apple

快速理解热门LLM大语言模型

作者：masonpy本文尽量用最简单的方式, 帮读者理解 LLM, Transformer, Prompt, Function calling, MCP, Agent, A2A 等这些基本概念. 表

MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式

作者：xisheng当下，随着MCP（模型上下文协议）的迅速发展，AI 开发领域的协作生态正经历重塑，MCP为应用和服务方之间的协同开辟了新途径。太极平台积极拥抱 MCP，搭建起一座连接资源、工具与L

这篇AI Agent漫游指南，带你建立全面的科技史观

作者：kong以OpenAI o1与DeepSeek R1为代表的"类Agent"模型、OpenAI DeepResearch为代表的“真Agent”模型，正在重构AI Agent的技术范式。Agen

可能是目前最好的3B多模态模型，有望做“AI作业帮”

作者：徐浚哲、尹宇阳我们团队近期开源多模态模型VLR1-3B的预览版（preview），欢迎大家尝试：https://huggingface.co/TencentBAC/TBAC-VLR1-3B-pr

还是没忍住…… 产生了职业焦虑。“AI不会让你失业，但会用AI的人会让你失业”，接下来让腾讯技术专家loktar带我们一起走近这些技术真相…… 一、AI需要祛魅：从工具视角看本质 当大众感知到技术存在时，它往往已是成熟的应用形态。如今的大模型浪潮与98年诞生的卷积神经网络本质相同——技术突破需要时间沉淀，爆发前往往经历着漫长蛰伏期。面对技术演进规律，loktar提出两个关键： 1.AI的创造力边界：所有输出均基于既有的数据训练，真正的创造性仍需人类主导； 2.替代的“重复性法则” ： 机械性、标准化的工作首当其冲会被替代，而需要复杂决策与创新性的领域仍需要人类把关，反而会因使用AI辅助而获得价值提升。 二、破除职业焦虑：成为“问题解决者” 针对“程序员35岁危机”的焦虑，loktar说： 1.转岗“永不晚” ：没有天生的大模型专家，技术爆发期让所有人都回到了同一起跑线上。程序员的核心优势是数据思维与工程能力，这是比掌握某个框架更底层的竞争力啊！ 2. 警惕“提示词依赖” ：未来产品设计将弱化专业术语门槛，要知道，工具的价值在于释放创造力，而非制造技术壁垒； 3. 聚焦“不可替代性” ：1998年Excel普及时，虽然会计行业经历了一场大洗牌，却催生了大量财务分析等高阶岗位的需求。历史总在重演，与其焦虑被替代，不如思考如何用AI放大自身优势。例如前端开发、客服等岗位需从“执行者”转型为“问题定义者”，在性能优化、用户体验等维度深化价值。 三、冷静看待热潮：泡沫终将回归价值 对于当前行业争论，听听loktar的预判…… 1.短期泡沫客观存在：从区块链到元宇宙，资本永远需要新的故事，资本的追逐也容易催生各种噱头，但长期必然回归实用主义； 2.迎接应用爆发年：2025-2026年或许将成为“应用爆发年”，当算力成本不断下降，也将推动AI深入政务、教育、制造等领域需求； 3.开源与闭源的终局：就像Linux没有杀死Windows，技术普惠是必然趋势，掌握高质量垂类数据的企业将成赢家。 “真正的技术变革不会以颠覆者的姿态突然出现，而是会像一个玩具一样被社会悄悄接纳，宫崎骏手绘动画之所以动人，正因其承载着机器无法复制的生命体验。与其恐惧替代，不如拥抱工具，让AI成为守护生命、激发创意的‘温暖伙伴’。” #AI #禁止焦虑

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深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景

作者：jaymie大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构

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腾讯网关团队与清华大学联合撰写的学术论文《TGW: Operating an Efficient and Resilient Cloud Gateway at Scale》（《腾讯网关TGW：一种面向

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开源协议超过2000种，那我选错了..能捅出多大篓子？

话题背景这几年，因为开源协议“倒大霉”的开源项目不在少数，典型的案例例如因GPL协议的“传染性”而被索赔9亿等等（只要产品中用了GPL代码，所有关联代码必须开源）。那是不是说，GPL传染性极高，用do

LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案

作者：huaxing知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析

200K上下文突破：AI编程新星Augment崛起

作者：啄木鸟AI编程安全研究团队AI编程新星Augment：技术突破与行业颠覆AI编程圈最近来了个“新人”，名为Augment，主打“全栈式AI编程助手”。并在年初以 65.4%的SWE-bench

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