DAMO 開發者矩陣全面啟動，智能開發平台！
喺2025年7月24號，2025中國互聯網大會喺北京熱鬧開幕，主題係「數驅新質•智創未來」。喺當日嘅「人工智能技術創新同融合應用大會」入面，阿里達摩院同中國互聯網協會一齊發布咗一個好重要嘅新項目 —— 「DAMO 開發者矩陣」。呢個技術社區專注於人工智能嘅前沿領域，涵蓋基礎模型、科學智能同埋具身智能等等，目標係推動技術創新，連繫產業應用，打造一個開放共享嘅開發者生態。呢個矩陣仲係國際電信聯盟（ITU）「人工智能向善」（AI For Good）技術內容嘅中文社區平台，志在匯聚全球人工智能全產業鏈嘅力量。
「DAMO 開發者矩陣」一啟動，就已經吸引咗來自9個國家同地區、43間高校同18間人工智能企業嘅眾多專家加入。首批合作夥伴包括浙江大學控制科學與工程學院、石虎山機器人創新基地、山东大學機器人研究中心、越疆科技同地瓜機器人等等，呢啲機構同企業喺人工智能同具身智能領域有好強嘅技術實力同影響力。國際電信聯盟（ITU）電信標準化局局長尾上誠藏（Seizo Onoe）喺發布會上透過視頻講話，表示好期待「DAMO 開發者矩陣」可以培育一個充滿活力同創新嘅社區，推動技術蓬勃發展，最終造福全人類。中國互聯網協會副秘書長裴瑋亦都話，希望呢個矩陣可以幫手建立一個開放、協同同包容嘅全 AI 生態，帶領大家一齊探索智能嘅未來。
喺呢個矩陣入面，樂雲具身智能開發平台（Leyun Embodied Intelligence Development Platform）係一個好重要嘅組成部分，佢已經推出咗 Beta 版，現正接受使用申請。呢個平台專為具身智能嘅開發者而設，提供咗一系列嘅工具同資源，幫手開發者喺機器人、智能體同其他具身智能應用嘅開發上更加得心應手。透過呢個平台，開發者可以快速構建同測試佢哋嘅具身智能應用，仲可以同全球嘅專家同學者交流，分享技術成果同經驗。平台嘅設計目標係降低開發門檻，同時提升開發效率，推動具身智能技術喺唔同產業嘅落地應用，例如智能製造、醫療健康同教育等領域。
阿里達摩院喺人工智能領域嘅努力唔係新鮮事。自從2017年成立以來，達摩院一直致力於探索科技未知，專注於基礎科學、顛覆性技術同應用技術嘅研究。佢哋喺全球多地設立咗科研機構，通過自主研究中心、聯合實驗室同全球開放研究項目，構建咗一個好強大嘅科研體系。此前，達摩院已經喺多模態大模型 m6、自動駕駛「混合式仿真測試平台」等領域取得咗顯著成果。今次「DAMO 開發者矩陣」同樂雲具身智能開發平台嘅推出，係達摩院喺推動 AI 技術發展同應用嘅又一重要舉措，預計會吸引更多全球開發者加入，加速人工智能技術喺各行各業嘅應用落地。
「DAMO 開發者矩陣」嘅運營負責人趙桐喺發布會上仲提到，呢個社區唔單止係一個技術交流平台，仲會通過舉辦技術論壇、比賽同工作坊等方式，持續為開發者提供學習同成長嘅機會。未來，矩陣會繼續擴大合作網絡，吸納更多創新力量，推動技術同產業嘅深度融合。想了解更多或者申請試用樂雲具身智能開發平台，可以上佢哋嘅官方網站： https://developer.damo-academy.com/。呢個新嘅技術社區同開發平台，無疑為全球 AI 開發者提供咗一個好重要嘅舞台，推動技術創新同產業進步。想即刻體驗？快啲去申請啦！
北京中科聞歌科技有限公司（以下簡稱「中科聞歌」）於2025年7月正式發布其最新研發的AI科學家智能體，該智能體在全球通用智能體榜單評測中榮登雙榜第一，展現了其在人工智慧領域的領先技術實力。此款AI科學家智能體以其卓越的多模態數據處理能力和深度認知決策功能，成為科研領域的超級助手，廣泛應用於學術研究、數據分析及跨學科創新，引起業界高度關注。
中科聞歌的AI科學家智能體整合了其自主研發的「雅意」大模型技術，結合多模態內容理解（MCU）與生成（AIGC）組件庫，能夠高效處理文本、圖像、視頻等多種數據類型。該智能體不僅能進行複雜的語義分析，還能模擬人類科學家的推理過程，執行深度搜索、數據篩選與整合，進而提供精準的科研建議與解決方案。根據官方介紹，此智能體在通用智能體評測中的表現，無論在推理能力還是任務執行效率上，均超越國際同類產品，成為業界標杆。
喺呢個AI科學家智能體嘅研發過程中，中科聞歌利用咗佢哋獨有嘅DIOS（數據與決策智能基礎平台），將海量嘅非結構化數據轉化成有語義關聯嘅知識實體，搵到複雜問題嘅解決方案。呢款智能體唔單止幫到學術研究，仲可以喺醫學、工程、環境科學等領域提供專業支援。佢嘅一個亮點係可以快速生成研究假設、分析實驗數據同埋撰寫論文初稿，大大減低研究人員嘅工作負擔，提升科研效率。舉個例，喺一個生物醫學研究案例入面，AI科學家智能體成功喺短時間內分析咗數千份基因數據，搵出潛在嘅疾病關聯性，幫到研究團隊加快咗新藥開發嘅進度。
中科聞歌董事長王磊博士喺發布會上表示：「我哋嘅目標係打造一個真正能夠同人類科學家合作嘅AI助手，唔單止係工具，而係一個可以主動思考、推演同解決問題嘅科研拍檔。」佢仲提到，呢款智能體嘅設計靈感源自於對科研工作流程嘅深入理解，特別針對咗數據分析同決策推演嘅痛點，務求讓研究人員可以專注於創新同突破。喺實際應用上，AI科學家智能體已經同多間國內外知名大學同科研機構合作，參與咗包括氣候變化模擬、材料科學同人工智能算法優化等項目，成績令人矚目。
除此之外，中科聞歌仲將呢款智能體同佢哋嘅「智川X-Agent」平台結合，畀用戶可以零代碼方式快速構建行業特定嘅AI應用。呢個平台支援實時數據接入同離線私有部署，確保數據安全同應用靈活性，特別適合需要高度保密嘅科研項目。業界人士評價話，呢款AI科學家智能體嘅推出，唔單止係技術上嘅突破，仲標誌住企業級AI應用喺科研領域嘅全新里程碑。喺未來，中科聞歌計劃進一步擴展AI科學家智能體嘅應用場景，涵蓋更多跨學科領域，推動全球科研生態嘅數智化轉型。更多詳情請見：https://www.infoq.cn/news/KHKBfd1fbO6WX7c0UxHb
蘑菇車聯近日宣布成功研發全球首個針對物理世界的AI大模型，參數規模高達70億，推理延遲低至百毫秒，為自動駕駛計程車（Robotaxi）同機器人智能體嘅應用開闢咗全新嘅可能性。呢個大模型唔單止係技術上嘅重大突破，仲標誌住中國喺自動駕駛同人工智能領域嘅領先地位。透過高效嘅算法同優化嘅算力架構，蘑菇車聯成功將複雜嘅物理世界感知同決策能力融入一個統一嘅模型，實現咗前所未有嘅高效同精準。
喺傳統嘅自動駕駛技術入面，感知、推理同決策通常係分開處理，導致系統複雜度高、延遲大、而且喺應對突發情況時表現唔穩定。蘑菇車聯嘅物理世界AI大模型就改變咗呢個局面。佢利用咗70億參數嘅龐大規模，結合深度學習同強化學習技術，將多模態數據（例如雷達、攝影機同超聲波感應器嘅數據）進行即時融合同分析。呢個模型可以喺百毫秒內完成複雜嘅環境感知同路徑規劃，確保Robotaxi喺繁忙嘅城市環境入面都能快速、精準咁作出反應，無論係避開突發障礙物定係應對複雜嘅交通狀況，都游刃有餘。
除咗自動駕駛，呢個AI大模型仲被應用喺多種機器人智能體嘅場景，例如物流配送機械人、工業自動化機械人同服務型機械人。蘑菇車聯話，佢哋嘅模型唔單止可以處理單一任務，仲能夠適應唔同嘅環境同需求，實現跨領域嘅通用智能。舉個例，喺物流配送場景入面，機械人可以透過呢個模型即時分析倉庫環境、優化配送路徑，甚至同人類協作完成複雜任務。呢種通用性同高效性，令蘑菇車聯嘅技術喺全球AI同機器人領域備受矚目。
蘑菇車聯嘅技術團隊仲提到，呢個大模型嘅訓練過程用咗海量嘅真實世界數據，包括城市道路、工業環境同模擬場景嘅數據集。為咗實現百毫秒嘅推理延遲，佢哋仲採用咗先進嘅邊緣計算技術，將模型部署喺車載同機械人設備嘅高效晶片上。呢啲晶片同模型嘅深度優化，確保咗喺低功耗嘅情況下都可以保持超高性能。喺實際測試入面，蘑菇車聯嘅Robotaxi喺模擬城市環境中嘅表現比傳統方案快咗30%，而且錯誤率大幅降低。
業界專家認為，蘑菇車聯嘅呢個突破唔單止提升咗自動駕駛同機器人嘅技術水平，仲為AI喺物理世界嘅應用樹立咗新嘅標準。隨住呢個技術嘅商業化落地，預計未來幾年，蘑菇車聯將會喺全球Robotaxi市場同智能機器人產業佔據重要位置。佢哋嘅技術仲有潛力應用喺智慧城市建設、工業4.0同醫療機械人等領域，推動AI同物理世界嘅深度融合。更多詳情請睇：https://www.infoq.cn/article/JtOXyCgSms6zryFOIKkg
埃森哲嘅技術總監話，科技革命仲係如火如荼，未來十年會有五個主要力量帶動更多改變，全部都同數據同科技有關。第一，企業全面革新：數碼轉型仲處於早期階段，好多公司喺雲端同人工智能嘅應用上仲有好大進步空間。第二，人才競爭：搵好人才同留住佢哋係關鍵，企業要靠數據去搵到合適嘅技能同埋培訓員工。第三，可持續發展：環境、社會同治理（ESG）議題愈來愈重要，專注呢啲嘅公司通常財務表現更好。第四，元宇宙連續體：元宇宙唔單止係虛擬世界，仲包括擴增實境、區塊鏈同人工智能，將會改變企業同客戶嘅互動方式。第五，持續嘅科技革命：新興技術，例如量子計算同5G，會不斷推動新嘅商業模式同工作方式。埃森哲話，企業要負責任咁用呢啲技術，先可以喺未來搶佔先機。
蘋果公司最近喺Hugging Face平台上低調發布咗一款全新嘅開源人工智能模型，叫做DiffuCoder-7B-cpGRPO。呢個模型喺代碼生成方面有突破性嘅創新表現，可以唔按照傳統由左到右嘅順序生成代碼，仲同頂級開源編碼模型嘅性能不相伯仲。根據官方資料，呢個模型喺EvalPlus基準測試中性能提升咗4.4%，而且喺解碼過程中有效減低咗對自回歸偏差嘅依賴，展示咗佢喺非線性生成方面嘅強大潛力。
同傳統大語言模型（LLM）唔同，DiffuCoder唔係用自回歸方式運作。自回歸模型通常好似一個由左到右寫字嘅學生，會逐個詞元（token）咁生成代碼。呢種方式喺保證序列連貫性方面表現唔錯，但對於編程呢啲非線性任務嚟講，就有一定局限性。因為編程過程往往涉及喺唔同代碼塊之間跳轉、預先規劃結構同埋事後補充依賴，單向生成模式好難完全模擬呢啲行為。而DiffuCoder就突破咗呢個限制，佢用咗擴散模型（Diffusion Model）嘅方式，能夠全局考慮整段代碼嘅結構，先搭框架，再填細節，好似一個經驗豐富嘅建築師設計藍圖咁。
DiffuCoder嘅訓練過程可謂一場由學徒到大師嘅蛻變。研究團隊以阿里巴巴嘅開源模型Qwen2.5-7B為基礎，進行咗一系列嘅微調同改造。首先，佢哋將呢個模型改造成一個基於擴散解碼器嘅全新模型，然後再用超過2萬個精心挑選嘅編碼示例進行進一步訓練。喺1300億個代碼詞元嘅預訓練過程中，模型用咗78%嘅代碼數據、20%嘅普通文本同2%嘅數學內容，確保佢唔單止專精於代碼生成，仲保留咗對自然語言嘅理解能力。呢個訓練過程耗時約40小時，用咗10個計算節點，每個節點配備8塊H100 GPU，堪稱資源密集但成果顯著。
更令人印象深刻嘅係，蘋果仲開發咗一種全新嘅強化學習算法，叫做耦合GRPO（Coupled-GRPO）。呢個算法通過一個特殊嘅耦合採樣方案，喺強化學習過程中減少咗詞元對數似然估計嘅方差，同時保持訓練效率。結果顯示，經過耦合GRPO訓練嘅DiffuCoder-Instruct，喺解碼步數減半嘅情況下，性能下降幅度比普通指令微調版本小得多，證明咗佢喺並行生成方面嘅優勢。喺主流編程基準測試如HumanEval、MBPP同BigCodeBench中，DiffuCoder嘅表現已經同Qwen2.5-Coder同OpenCoder等模型不相上下，甚至喺某些指標上略勝一籌。
DiffuCoder嘅另一大特點係佢喺生成代碼時嘅靈活性。研究團隊發現，當採樣溫度由默認嘅0.2調高到1.2，模型喺生成詞元嘅順序上會變得更加靈活，擺脫咗嚴格由左到右嘅限制。呢種靈活性唔單止影響詞元選擇，仲影響生成順序，令模型更似人類程序員嘅思考方式，會根據上下文需要靈活選擇填充位置。呢個特性喺代碼生成任務中尤其重要，因為代碼結構往往需要全局規劃，而唔係簡單嘅線性填充。雖然DiffuCoder喺某些方面仲未完全超越GPT-4或Gemini Diffusion等頂級模型，但佢嘅表現已經足以證明擴散模型喺編程領域嘅潛力。
蘋果今次嘅舉動顯示咗佢喺人工智能領域嘅野心同創新能力。DiffuCoder唔單止為開發者提供咗一個高效嘅編程助手，仲為AI研究界開闢咗一條新嘅技術路線。未來，隨住更多研究同優化，DiffuCoder好可能會進一步提升，成為程序員嘅得力拍檔。想了解更多技術細節同代碼實現，讀者可以瀏覽GitHub頁面：https://github.com/apple/ml-diffucoder 或 Hugging Face模型卡：https://huggingface.co/apple/DiffuCoder-7B-cpGRPO。詳情請見：https://www.infoq.cn/article/y7jzBQflM6QNaYloXJBh
SpringBoot 作為 Java 生態中最受歡迎的框架之一，以其簡潔的配置和強大的生態系統廣受開發者青睞。而 LangChain4j 則是一個專為 Java 生態設計的 AI 框架，旨在簡化大語言模型（LLM）與應用程序的整合。本文將深入探討如何在 SpringBoot 項目中整合 LangChain4j 的 AIService，實現智能應用的快速開發，並提供實用的程式碼範例和配置指南，幫助開發者快速上手。
喺呢篇文章入面，我哋會同你一齊探討點樣喺 SpringBoot 入面用 LangChain4j AIService 去打造一個智能 AI 應用。LangChain4j 提供咗一堆好用嘅工具同接口，幫你同大語言模型（LLM）連繫起來，仲可以好輕鬆咁實現一啲高級功能，例如上下文記憶、工具調用同增強檢索生成（RAG）。我哋會由環境配置開始，逐步帶你了解點樣用 @AiService 註解去定義 AI 服務，仲會展示點樣透過 SpringBoot 嘅自動配置同依賴注入，將 LangChain4j 嘅功能同你嘅應用無縫整合。
首先，你需要喺你嘅 SpringBoot 項目入面加入 LangChain4j 嘅依賴。喺 Maven 嘅 pom.xml 入面，你可以加入以下依賴：dev.langchain4jlangchain4j-spring-boot-starter1.1.0。如果你想用 OpenAI 嘅模型，仲需要加入 langchain4j-open-ai-spring-boot-starter。之後，你需要喺 application.yml 入面配置模型參數，例如 API 金鑰同模型名稱：<langchain4j.open-ai.chat-model.api-key=${OPENAI_API_KEY} langchain4j.open-ai.chat-model.model-name=gpt-4o>。咁樣一來，SpringBoot 就會自動幫你創建一個 OpenAiChatModel 實例，畀你喺應用入面直接用。
定義 AI 服務係整合 LangChain4j 嘅核心步驟。你可以透過一個簡單嘅 Java 接口同 @AiService 註解去定義你嘅 AI 服務。例如：<@AiService interface Assistant { @SystemMessage(“你是一個友善嘅助手”) String chat(String userMessage); }>。呢個接口好似一個標準嘅 SpringBoot @Service，但佢有 AI 功能。喺應用啟動時，LangChain4j 會掃描所有帶 @AiService 註解嘅接口，自動生成實現並註冊為 Spring Bean。你可以喺你嘅控制器入面注入呢個服務，例如：
<@RestController class AssistantController {
@Autowired Assistant assistant;
@GetMapping(“/chat”)
public String chat(String message) {
return assistant.chat(message);
}
}
>。呢個設計可以讓你好快速咁將 AI 功能同你嘅 REST API 連繫起來。
除咗基本嘅聊天功能，LangChain4j 仲支持一啲高級功能，例如上下文記憶同工具調用。上下文記憶可以幫你保持對話嘅連貫性，例如用 MessageWindowChatMemory 去儲存最近 10 條訊息。你可以喺創建 AI 服務時加入記憶功能：。工具調用就更加強大，允許你嘅 AI 服務同外部系統互動，例如查詢資料庫或者調用第三方 API。你可以透過 @Tool 註解去定義工具方法，然後喺 AI 服務入面自動調用。
要實現更複雜嘅功能，例如 RAG，你需要用到 LangChain4j 提供嘅 ContentRetriever 同 RetrievalAugmentor。呢啲組件可以幫你從外部資料源（例如向量資料庫）檢索相關內容，並將其注入到 AI 模型嘅對話中。喺 SpringBoot 入面，你可以透過配置 ContentRetriever Bean 去實現呢啲功能。雖然 LangChain4j 提供咗好多強大嘅功能，但佢嘅文件有時唔夠完善，開發者可能需要參考最新嘅原始碼或者社群討論去解決一啲問題。總體嚟講，LangChain4j 比 Spring AI 更加靈活，特別適合需要高度自訂嘅場景，但學習同使用成本會略為高啲。
喺實際應用中，你仲需要考慮性能同安全嘅問題。例如，你可以透過配置 guardrails 去限制輸入長度同速率，避免資源被濫用。LangChain4j 提供咗一啲內置嘅防護機制，例如輸入驗證同重試邏輯，幫你打造更穩健嘅 AI 應用。希望呢篇教程可以幫到你喺 SpringBoot 入面順利整合 LangChain4j，打造出高效、智能嘅應用！原文連結
喺數碼化同自動化需求激增嘅今日，網頁交互自動化已經成為提升效率嘅關鍵手段。傳統嘅人工操作或者零散嘅工具拼湊方案，經常會陷入效率低、穩定性差同維護複雜嘅困境。Claude Code 同 BrowserCat MCP 嘅結合，提供咗一個強大嘅解決方案，幫技術團隊同業務運營者破解效率難題，實現網頁搜尋、點擊同數據提取嘅全鏈路自動化。呢篇報導會深入探討呢兩個工具點樣協同工作，仲會分享一啲實戰案例，展示佢哋點樣改變開發流程。
Claude Code 係 Anthropic 開發嘅一款智能編碼助手，透過自然語言處理技術，幫開發者用簡單嘅指令生成同修改程式碼。佢嘅強項在於理解複雜嘅項目背景同代碼結構，仲可以同現有嘅開發環境無縫整合。而 BrowserCat MCP 係藍耘 MCP 廣場生態嘅一部分，專為瀏覽器自動化設計，支援網頁導航、表單填寫、數據抓取同螢幕截圖等功能。呢兩個工具嘅結合，等於將智能嘅“大腦”同精準嘅“執行”連繫起來，仲有藍耘 MCP 廣場提供嘅生態支援，實現咗效率嘅革命性提升。
具體嚟講，Claude Code 可以透過自然語言指令，生成用於控制 BrowserCat MCP 嘅腳本。例如，開發者只需要用類似“喺網站上搵最新嘅產品清單，然後點擊第一個產品詳情頁”嘅指令，Claude Code 就會自動生成相應嘅代碼，交畀 BrowserCat MCP 去執行。BrowserCat MCP 利用 Puppeteer 或 Playwright 等底層技術，確保網頁操作嘅穩定性同高效性。呢種工作流程唔單止減少咗手動編碼嘅工作量，仲大大縮短咗從需求分析到執行嘅時間。
喺一個實際案例入面，一間電商公司利用 Claude Code 同 BrowserCat MCP 構建咗一個自動化價格監控系統。呢個系統會定時掃描競爭對手嘅網站，提取產品價格同促銷資訊，仲會自動將數據存入資料庫進行分析。開發者只需要喺 Claude Code 入面輸入簡單嘅自然語言指令，例如“每日凌晨搵某網站嘅手機價格”，BrowserCat MCP 就會自動完成網頁導航、數據提取同存儲嘅全套操作。呢個系統唔單止幫公司節省咗大量人工監控嘅時間，仲提高咗價格數據嘅即時性同準確性。
除此之外，藍耘 MCP 廣場作為一站式自動化工具聚合平台，為 Claude Code 同 BrowserCat MCP 嘅協作提供咗額外嘅優勢。開發者可以喺平台上搵到各種預配置嘅 MCP 服務器，例如支援 GitHub 整合、資料庫查詢或者雲端 API 調用嘅工具。呢啲服務器可以同 Claude Code 無縫對接，進一步擴展自動化嘅應用場景。例如，開發者可以設定一個工作流程，喺完成網頁數據抓取後，自動將結果提交到 GitHub 倉庫，或者透過 API 推送到雲端儀表板進行可視化展示。
當然，喺使用呢啲工具嘅時候，安全同穩定性都係重要嘅考量。BrowserCat MCP 內建咗安全機制，確保所有網頁操作都喺可控嘅環境下進行，防止未經授權嘅數據訪問。而 Claude Code 亦提供咗權限管理功能，允許開發者自訂工具嘅使用範圍，例如限制文件訪問或者命令執行範圍。呢啲功能為企業級應用提供咗可靠嘅保障。總括來講，Claude Code 同 BrowserCat MCP 嘅結合，唔單止提升咗開發效率，仲為網頁自動化開闢咗新嘅可能性，係未來數碼化轉型嘅重要一步。想了解更多詳情，請瀏覽：https://blog.csdn.net/2301_80863610/article/details/149668538
C語言作為一種高效且靈活的程式語言，雖然不像C++或Java這樣原生支援物件導向程式設計（OOP），但透過特定的設計模式和技巧，仍然可以在C語言中實現類與物件的核心概念。本文將深入探討如何在C語言中模擬物件導向的封裝、繼承和多型，並解析其背後的核心思想，幫助開發者更靈活地應用C語言於複雜的軟體開發中。
喺C語言入面，雖然無原生嘅物件導向支援，但係我哋可以用結構體（struct）同函數指標（function pointer）嚟模擬類同物件嘅行為。舉個例，假設我要設計一個簡單嘅「動物」類，可以用結構體去儲存動物嘅屬性，比如名稱同年齡，仲可以用函數指標去模擬方法，比如「叫聲」同「移動」。一個基本嘅實現方式係定義一個結構體，入面包含數據同指向行為嘅函數指標。噉樣，每個「物件」就可以透過結構體實例化，而且每個物件都可以有自己嘅行為。呢種方法喺某程度上實現咗封裝，因為數據同行為係綁定喺一齊嘅。透過將結構體嘅定義放喺頭文件（header file），而具體實現放喺源文件（source file），我哋仲可以做到類似私有同公有成員嘅效果，進一步模擬封裝嘅特性。
講到繼承，C語言無直接嘅語法去支援，但係可以用結構體嵌套或者指針來實現。比方話，我哋可以定義一個基礎嘅「動物」結構體，之後再定義一個「狗」結構體，包含基礎結構體嘅所有成員，外加一啲狗獨有嘅屬性同行為。透過噉樣嘅方式，我哋就可以模擬出類似繼承嘅效果。當然，呢種方法同真正嘅物件導向語言比起來會有啲局限，比如要手動管理內存同成員嘅訪問。但係，喺嵌入式系統或者需要高效能嘅場景，呢種方法因為靈活性同低開銷而好受歡迎。尤其喺一啲大型項目，比如Linux內核，噉樣嘅設計模式經常被用來組織複雜嘅代碼結構。
多型（Polymorphism）係物件導向嘅另一個核心概念，喺C語言入面可以用函數指標同虛函數表（vtable）來實現。透過定義一個包含函數指標嘅結構體，我哋可以喺運行時動態選擇唔同嘅行為。比如話，對於唔同類型嘅動物，我哋可以定義唔同嘅「叫聲」函數，然後喺運行時根據物件嘅類型去調用相應嘅函數。呢種方法類似C++嘅虛函數表，雖然實現起來會複雜啲，但係可以提供類似多型嘅靈活性。喺實際應用中，比如通訊系統嘅界面設計，呢種方法好常用，因為佢允許開發者喺唔改動核心代碼嘅情況下，輕鬆擴展新嘅功能。
除咗技術實現，理解C語言中類同物件嘅核心概念，仲需要明白其背後嘅設計哲學。C語言嘅設計強調簡單同高效，唔似高級語言會自動處理好多細節，因此開發者需要更加關注內存管理同代碼結構。喺模擬物件導向時，開發者要自己確保數據嘅一致性同行為嘅正確性，呢點同真正嘅物件導向語言有很大分別。但正正因為呢種低層次嘅控制，C語言喺系統程式設計、嵌入式開發同高性能計算中仍然有不可替代嘅地位。透過深入理解類同物件嘅實現方式，開發者可以更加靈活地應用C語言，應對複雜嘅開發需求。
總括來講，喺C語言入面模擬類同物件雖然有一定挑戰，但透過結構體、函數指標同設計模式嘅巧妙應用，完全可以實現物件導向嘅核心概念。呢啲技術唔單止幫到開發者組織代碼，仲可以提升代碼嘅可維護性同可擴展性。無論係喺嵌入式系統、作業系統，定係其他高效能嘅應用場景，呢啲方法都係C語言開發者嘅重要工具。想了解更多詳情，可以參考以下文章：深入解析C語言類與物件核心概念。
MinIO 係一隻好出名嘅開源對象存儲系統 (https://min.io/)，專為雲原生應用同大規模數據工作負載設計。自從2014年由MinIO公司喺矽谷創立，佢憑住同Amazon S3 API嘅高度相容性同埋超高性能，喺業界攞到好大迴響。MinIO唔單止支援唔結構化數據，例如相片、影片、日志文件同備份，仲可以處理高達50TB嘅單一對象，畀企業同開發者一個好靈活嘅存儲方案。
MinIO嘅設計理念係簡單同高效。佢可以喺任何硬件上部署，無論係本地伺服器、公共雲、私有雲定係邊緣計算環境，佢都好順暢。因為佢係Kubernetes原生嘅設計，MinIO特別適合用喺容器化環境，幫到好多企業解決AI、機器學習同大數據分析嘅存儲需要。根據Forbes報導，MinIO喺全球有超過120萬次活躍部署，覆蓋Google Kubernetes Engine、Amazon EKS、Azure AKS同Red Hat OpenShift等主流平台，顯示佢喺市場上嘅強大影響力。
MinIO嘅一個大賣點係佢同Amazon S3嘅API相容性。呢個特性令到用S3開發嘅應用程式可以好輕鬆咁同MinIO整合，唔使改動任何代碼。佢仲支援進階功能，例如多部分上傳、版本控制同生命周期管理，畀到用戶好似用S3咁用MinIO。喺安全方面，MinIO提供咗好強嘅身份同存取管理（IAM）功能，支援同ActiveDirectory/LDAP、Okta同Keycloak等外部身份提供者整合，方便管理員喺唔同環境下控制數據存取，確保安全同合規。
除此之外，MinIO嘅高性能同可擴展性都好令人印象深刻。佢用咗抹除碼（Erasure Coding）同分佈式存儲技術，確保數據喺硬件故障時都唔會丟失，同時保持高可用性同耐久性。MinIO AIStor係佢嘅進階版本，專為AI工作負載優化，據官方數據，佢嘅生產吞吐量超過2.2TiB/s，喺業界算係頂尖嘅表現。喺成本效益方面，MinIO比起傳統雲存儲方案，例如AWS S3，能夠幫企業慳超過60%嘅成本，特別適合需要存儲海量數據嘅應用場景，例如數據湖同備份存檔。
不過，MinIO都唔係完美無缺。有用戶提到佢嘅文件有時會比較複雜，新手可能要花多啲時間去學點樣設置同優化。另外，MinIO主要專注於對象存儲，唔提供塊存儲或文件存儲功能，對於需要多種存儲類型嘅企業，可能要同其他方案一齊用。即便如此，MinIO嘅開源性質同靈活性仍然畀佢喺競爭中脫穎而出，特別係喺雲原生同AI驅動嘅世界裏，佢嘅地位越來越穩固。
想了解更多關於MinIO嘅資訊同部署方法，可以去呢個網址：https://blog.csdn.net/coderroad/article/details/149424765
一組科學家開發了一種創新的方法，利用人工智慧（AI）技術，結合患者基因組數據，模擬細胞隨時間的行為變化，類似於氣象預報的數位預測方式。這種方法通過一個名為「假設語法」的簡單語言系統，將生物系統與計算模型結合，模擬組織內細胞的溝通和演化過程。這種模擬技術讓科學家能夠在數位環境中測試癌症的生長模式、免疫系統的反應，甚至是個別患者對治療的反應。
喺呢個研究入面，科學家用咗基因組學技術同計算模型，模擬組織內細胞嘅活動，好似預測天氣咁，預測細胞點樣隨時間變化。呢個方法可以幫科學家喺數位環境入面，睇到癌症細胞點樣生長、免疫系統點樣反應，甚至可以模擬唔同嘅治療方案對患者嘅效果。特別喺乳癌研究入面，研究團隊模擬咗一個免疫系統無法控制腫瘤細胞生長嘅情況，反而促進咗腫瘤入侵同擴散。佢哋仲將呢個計算模型應用到一個真實嘅胰腺癌免疫療法臨床試驗，結果顯示每個虛擬「患者」對免疫療法嘅反應都唔同，突顯咗細胞生態系統喺精準腫瘤學上嘅重要性。
胰腺癌係一種難以治療嘅癌症，部分原因係因為腫瘤周圍通常有厚厚嘅非癌細胞結構，叫做纖維母細胞。研究團隊利用新嘅空間基因組學技術，進一步展示咗纖維母細胞同腫瘤細胞之間嘅溝通方式。呢個程式仲可以追踪胰腺腫瘤從生長到入侵嘅過程，幫科學家喺真實患者組織入面，了解腫瘤嘅進展。呢種技術同傳統嘅生物醫學研究相比，有一個大優勢，就係佢唔單止提供一個時間點嘅「快照」，而係可以模擬細胞之間嘅動態溝通，揭示癌症點樣因為細胞間嘅相互作用而產生。
研究嘅共同第一作者、馬里蘭大學醫學院基因組科學研究所（IGS）博士後研究員Jeanette Johnson博士話：「傳統嘅生物醫學研究雖然喺描述細胞生態系統方面取得咗好多進展，但結果通常都只係一個時間點嘅快照，無法展示疾病如癌症點樣因為細胞間嘅溝通而產生。癌症受免疫系統控制或促進，係高度個人化嘅，呢種複雜性令到喺人類癌症數據中預測個別患者嘅反應好困難。」呢個研究嘅獨特之處，在於使用簡單語言嘅「假設語法」，將生物系統同計算模型連繫起來，模擬細胞喺組織內嘅行為。
研究領導者之一、印第安納大學智能系統工程教授Paul Macklin博士同馬里蘭大學醫學院IGS主任Elana J. Fertig博士都提到，呢個方法好似一個「虛擬細胞實驗室」，可以喺數位環境入面進行實驗，測試細胞行為嘅假設。Fertig博士仲形容呢個研究係「團隊科學嘅織錦」，結合咗約翰霍普金斯大學同俄勒岡健康科學大學嘅臨床合作，進一步驗證咗呢個計算模型嘅可靠性。呢個技術嘅發展，標誌住人工智慧喺癌症研究同精準醫療嘅應用又邁進一步，為未來嘅個人化治療方案提供咗新嘅可能性。
呢個新方法嘅潛力唔單止局限於癌症預測，仲可以應用喺其他疾病嘅研究，甚至喺藥物開發同臨床試驗嘅設計上。通過模擬唔同患者嘅基因組數據同細胞行為，科學家可以更快咁識別出有效嘅治療方案，減少臨床試驗嘅成本同時間。呢種技術仲可以幫醫生更精準法預測同治療癌症嘅效果，開闢咗精準醫療嘅新領域。詳情請見：ScienceDaily