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360(全称“三六零安全科技股份有限公司”)(上交所:601360)是中国大陆的一家主营安全相关的互联网公司,由周鸿祎于2005年9月成立。公司口号是“引领中国互联网开放潮流”,旗下的产品有360安全卫士、360杀毒、360搜索、360安全浏览器、360手机助手、360手机卫士等多项业务。

我连代码都没写,却做出JSON格式化工具—Vibe Coding了解一下

Vibe Coding(氛围编程)由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出,强调沉浸式开发体验,借助大语言模型实现高效编程。本文以开发JSON格式化工具为例,全程使用Cursor IDE和Claude 3.7 Sonnet模型,通过自然语言交互完成项目搭建、功能实现及优化,展示了无需深入代码细节的编程新范式。最终成果部署在Vercel,代码开源供参考。

智汇云 API 市场:赋能大模型创新

智汇云API市场提供一站式大模型API服务,涵盖语言、图像、语音等多模态能力,简化AI应用开发流程。通过统一标准接口和灵活计费,开发者可快速集成尖端AI技术。以Dify平台为例,展示了如何利用智汇云API构建智能营销文案生成器,实现高效应用部署。智汇云API市场将持续扩展能力,助力企业数字化转型。

系统提示词逆向探索

AI的系统提示词是塑造其行为和响应的关键,虽不直接对用户开放,却决定了AI的“人格”和边界。通过语言诱导的“灰盒”方法,可以部分还原这些提示词,揭示模型的设计逻辑和安全限制。然而,这种技术也暴露了AI的潜在风险,如越狱和提权,可能影响医疗、金融等关键领域。未来需加强实时审计和多模型协同防御,确保AI的安全与可控。

AG-UI:Agent用户交互协议

AG-UI协议是CopilotKit团队推出的开源轻量协议,旨在规范AI Agent与前端用户界面之间的通信流程。它基于标准HTTP通信,支持实时双向交互,提供统一事件流、工具编排、状态共享等核心能力,简化了前后端适配,提升了AI系统的可用性与用户体验。AG-UI与A2A、MCP协议互补,推动了智能体系统从自动化向交互化演进,为多Agent应用系统提供了强大的工程架构支撑。

OpenAI-o4mini-RFT 技术调研及实践

OpenAI推出强化微调(RFT)功能,支持o4-mini模型,整合监督微调、奖励模型和强化学习,显著减少对大规模标注数据的依赖。RFT通过奖励驱动优化模型,适用于编程、数学、法律、医疗等领域,帮助模型成为特定领域专家。技术核心为策略梯度算法和近端策略优化(PPO),提升模型在特定任务上的性能。

极速转码的设计与实现

视频转码耗时主要受文件复杂度、目标格式和硬件性能影响。通过多线程编解码可提升效率,但存在性能瓶颈。利用转码集群将任务拆分为子任务并行处理,大幅缩短耗时,如30个单元可将120分钟视频转码时间降至20秒。优化策略包括优先处理开头片段、动态调整任务优先级等,实现用户秒开体验。

深入解析WebSocket:实时通信的核心技术

WebSocket技术解析:WebSocket协议实现低延迟、实时通信,适用于聊天、在线会议等场景。其优势包括双向实时通信、降低延迟和高效资源利用。心跳机制维持长连接,通过ping-pong帧检测连接状态。连接管理需应对NAT超时、代理穿透等挑战。高并发及安全优化涉及连接池管理、消息压缩、传输加密等。WebSocket正演进支持多路复用、0-RTT连接,支撑AI应用发展。

Voice Agent 介绍与实现方案

360智汇云AI多模态交互产品通过Voice Agent技术,融合语音识别、大语言模型和语音合成,实现实时自然语音交互。产品支持多场景应用,如智能助手、AI客服、在线教育等,采用三段式级联架构,优化延迟与音频处理,提升用户体验。WebRTC协议确保低延迟传输,VAD和语义轮次检测增强对话流畅性,迈向多模态交互,释放AI潜力。

赛博仓鼠如何对抗碎片化阅读

本文探讨了如何通过技术手段对抗碎片化阅读,提升知识管理效率。作者利用Obsidian和Chrome插件收集高亮文本,结合AI进行语义搜索和解读,构建了一个轻量级的RAG应用。通过文本向量化、存储和近似搜索,实现了知识的关联与整合,帮助用户更好地内化信息。

360基于Volcano的云原生调度实践

360集团通过Volcano调度引擎优化GPU集群,提升资源利用率和训练性能。Volcano支持多种资源类型和调度算法,适应复杂场景。360AI平台自研插件增强调度能力,实现网络拓扑感知和延迟调度。租户隔离机制从单队列演进为层级队列,资源池化和闲时共享策略显著提升资源利用率。未来将持续优化调度能力,推进云原生化改造。

云舟观测:基于Spring AI的智能SQL助手设计与落地实践

云舟观测推出了基于AI技术的智能SQL助手,旨在提升企业级数据库管理中的查询优化、性能诊断和运维效率。该助手支持SQL生成、诊断和解释,采用分层架构,包括交互层和核心引擎层,支持动态上下文切换和多阶段提示工程。未来将扩展RAG体系、支持多方言,并探索智能问数方向,以提供更智能化的数据查询和分析服务。

Golang业务逻辑WASM化实践指南

WASM边缘计算凭借轻量级、秒级启动和沙箱安全等特性,成为物联网和5G时代的理想解决方案。Golang 1.21版本对WASI的完善支持,使得Go代码能直接编译为.wasm模块,适用于边缘节点。通过TinyGo、标准Go编译器和wasmtime等工具,优化资源消耗、冷启动速度和安全性能,显著提升IoT网关场景下的计算效率和资源利用率。

LLM 返回的 JSON 有问题?试试 json-repair!

json-repair 是一个高效的 Python 库,专门修复 LLM 输出的无效 JSON。它通过自动补全缺失值、修正语法错误和清理非 JSON 内容,确保生成合法的 JSON 结构。基于 BNF 的解析器使其处理速度快且稳定,适用于大规模数据处理。作为后处理工具,它为 LLM 输出提供了可靠的修复保障,但无法解决格式错误的根本原因。

基于LangChain ReAct Agents构建RAG问答系统

LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”,RAG技术通过检索外部知识库辅助回答,但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents,结合ReAct框架,通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具,实现多步推理与知识检索,显著提高回答准确性。

MySQL 内存使用构成解析与优化实践

MySQL内存使用率高常引发用户担忧,但多数情况并非内存泄漏,而是由于其缓存机制如Buffer Pool的预分配和连接缓存所致。排查时可关注连接数、慢查询和业务压力。平台优化方面,采用jemalloc内存分配器有效降低了内存碎片和提升了回收效率,使内存使用更加合理。建议用户优化查询和控制连接数,同时定期评估数据库资源需求。

云上流量镜像优化方案

360计划整合nat网关和虚拟化snat网关,因两者功能高度重叠。核心挑战在于规则匹配效率,尤其面对公司全流量时性能骤降。目前采用线性查找,但规则量增会显著影响性能。提出两种优化方案:使用哈希表分级搜索,简单但灵活性受限;或采用前缀匹配算法,高效但实现复杂。最终倾向后者,因其灵活性和高性能潜力,需进一步实践验证。

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