刚刚，我们收到全球知名开源社区Elastic的“感谢信”： “迄今为止，腾讯云在Elasticsearch项目中积极参与，提交了204个PR（Pull Request），其中有150个已经成功合并到Elasticsearch的代码库，是Elasticsearch 社区目前已知的第三方公司维度最高的贡

“不出海就出局”，出海，是近几年泛娱乐社交领域毫无疑问的关键词。 当大家的出海焦点聚集在Tik Tok等短视频领域时，StarMaker这个音娱社交类应用也正以惊人的速度，在海外市场开疆拓土。音乐慰藉心灵！看罢全球满屏的小姐姐，听听小曲唱唱歌也是一种另类的小确幸！ StarMaker是昆仑万维出品的

本文共计946 预计阅读时长3分钟 大模型时代，你是否为数据处理「各自为战」而苦恼？ 比如，离线计算、在线分析和AI训练各干各的，不仅容易造成数据割裂和效率低下；想优化性能也只能「头痛医头脚痛医脚」，治标不治本…… 好消息来了—— 腾讯云正式发布全新一代数据智能平台TCHouse-X，以一体化、智能

​ 本文共计4848字 预计阅读时长15分钟 随着大数据生态的不断发展，大数据要承接的业务也越来越多样化。从传统的数据仓库到数据湖，再到Data+AI，大数据的边界一再拓展，同时大数据内各个存储、计算组件模块也在不断地推陈出新。 如何能在湖、仓、AI等场景中对不同的存储组件做统一，对多样的计算组件提

分享嘉宾 | 黄闻欣 审校 | Kitty 策划 | QCon 全球软件开发大会 在 10 月 18-19 日举办的 QCon 全球软件开发大会上，腾讯技术总监黄闻欣为我们带来了精彩的专题演讲“AI 重塑技术流程：下半场的破局之道”，演讲揭示了 AI 如何重塑技术流程的“下半场”，从技术知识管理的痛

本文已被CVPR2024收录 （上海交通大学，腾讯优图，复旦大学，荣旗工业科技，上海计算机软件技术开发中心） Title:Real-IAD: A Real-World Multi-View Dataset for Benchmarking Versatile Industrial Anomaly D

性能与性价比双线突破，定义企业级算力新范式 计算能力全面升级，场景覆盖无死角 腾讯云第九代云服务器实例正式推出 S9、SA9、S9e、SA9e 四款旗舰机型，打造“极致性能”与“普惠性价比”双轨并行的算力解决方案，全面覆盖通用负载、高性能、计算密集型及AI通用负载业务场景。 「性价比王者」系列：稳定

TencentOS Server V4是基于国内L1社区-鸥栖社区的OpenCloudOS Stream的商业发行版（https://www.opencloudos.org），在内核以及主要核心工具链上与国内其他主流Linux社区协同一致，能够更好兼容国内南向硬件生态以及北向软件生态，同时Tence

本文将通过微购相册数据库使用案例深入讲解如何通过腾讯云数据库 TDSQL-C 的只读分析引擎加速业务分析查询效率，获得更加实时的数据分析体验。 微购相册是一家线上分享类的移动电商平台，用户通过上传产品到相册，一键分享到各大平台，通过关系流进行快速传播，促进产品销售。迄今为止，已服务超过5000万客户

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)取得了显著进步。随着这一趋势，大型多模态模型(LMMs)也迅速崛起，这些模型能够实现复杂的视觉-语言对话和交互。当前主流的多模态大模型（如 LLaVA 系列）往往采用 “视觉编码器 + 大语言模型” 的组合架构。这种方式虽然有效，却存在一些痛点。例如

“ 腾讯云数据库 TDSQL-C 只读分析引擎的能力远超我们预期。因为一次偶然的测试将之前 20分钟执行的 SQL加速到了秒级。这促使了我们后端平台的整体升级替换，效果非常好。未来我们也将计划将所有的数仓和 ETL 平台进行全面迁移，进一步降低数据湖仓系统的复杂度和成本。为亲邻科技智慧社区和社区营销

MCP协议通过标准化接口实现AI模型与外部工具的无缝连接，而Serverless架构提供弹性计算资源，两者结合可解决AI代理的动态资源需求。例如，企业内大量AI智能体（如千人规模）的实时调度，可通过Serverless函数动态部署MCP服务器，按需扩展计算能力。这种模式尤其适用于低频但需快速响应的场

在某电商平台的监控大屏前，弥漫着紧张的气氛，运维工程师们目不转睛地关注着实时跳动的交易成功率数据，随时准备着系统扩容。 最近一周以来，公司的业务量迎来了大幅增长，交易成功率这个关键业务指标在每天晚上 8 点至 9 点都会出现明显的波动。 APM 系统的链路追踪视图清晰地呈现着一个重要的信息：交易系统

刘瑾锋，腾讯云容器服务 TKE 后台开发工程师，主要负责容器服务（TKE）相关研发工作。 ​ 前言 在 2025 年 GTC 大会上，NVIDIA CEO 黄仁勋介绍了他们开源的 Dynamo 推理框架，并称它为“AI 工厂的超级操作系统”。 目前 Dynamo 在 github 上开源[1]，它被

在多模态大模型快速发展的当下，如何精准评估其生成内容的质量，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策，或仅具备浅层推理能力，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。 那么，奖励模型是否也能具备像人类一样的深