1、面向对象补充(详见面试补充)基于JDK11静态代码块非静态代码块无参/有参构造在同一次编译运行时，静态代码块只会被调用一次ListArrayList(数组，初始容量为10)注：除了通过Iterator自己的remove或add方法，迭代器将抛出ConcurrentModificationException。因此，面对并

作者|孙健波（天元）阿里云技术专家导读：OAMSpec经历了近3个月的迭代，v1alpha2(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fc7A8lOdAKkW25GoqmwOgWg) 版本终于发布啦！新版本在坚持

公众号关注“杰哥的IT之旅”，选择“星标”，重磅干货，第一时间送达！!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0d86fed54be0472eba733b73e83b309e.jpg)晓查发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI经过大半年的迭代与完善，

近日，Meta发布旗下最新Llama4系列AI模型，包含Llama4Scout、Llama4Maverick和Llama4Behemoth，Meta称相应模型都经过了“大量未标注的文本、图像和视频数据”的训练，具备“广泛的视觉理解能力”。Llama4是Ll

近日，字节跳动Seed团队正式开源了自研的编程方向大模型SeedCoder，再次引发AI技术圈广泛关注。该模型专为代码生成与逻辑推理任务而设计，参数规模达8B，覆盖Base、Instruct、Reasoning三大版本，在多个权威代码评估基准中实现领先表现

近年，大模型技术加速演进，从通用对话、图文生成到多模态理解，AI能力持续跃升。模型愈强，对训练数据的要求也愈加严苛，尤其在数据标注环节，精度、复杂度和效率的门槛被不断抬高。在此背景下，标注员角色该如何进化？

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。