目前网上绝大多数教程都停留在表面：只教你执行 VACUUM、VACUUM FULL，完全不讲底层 MVCC 机制、Vacuum 阻塞根源、不同操作的风险边界。很多团队盲目操作，轻则膨胀反复复发，重则线上锁表、业务瘫痪。

你做完体检，医生会给你一张报告单，上面写着各项指标——血压、血糖、肝功能……覆盖率对代码来说，就是这张体检报告单。它告诉你：哪些代码被测试"检查"过了，哪些还处于"漏诊"状态。

RabbitMQ 本身只能保证单个 Queue 中消息的先进先出，但在多消费者、多线程消费、消息重试等情况下会出现乱序。如果业务要求保证顺序，通常采用单队列单消费者，或者按照业务 Key（例如订单ID）进行消息分区，让同一个业务的数据进入固定队列，由固定消费者顺序处理。同时消费者端需要结合业务状态机和幂等机制，避免异常情况下的数据错误。

在官方测试框架下，GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 公共测试集上的得分只有 13.3%；但换用与 ChatGPT、Codex 更接近的运行方式后，得分直接提升至 38.3%，约提升 3 倍。 今天，对技术细节一直讳莫如深的 OpenAI，终于 OpenAI 了一把。 按照 Sam Altman 的说法，他们是公布了一篇：goblin-level 的 blog。 他们只改变了两个设置就 ...

这一区别，决定了视频模型究竟是擅长制造逼真画面的生成器，还是能够预测世界演化的「世界模型」。现有物理视频基准多聚焦最终结果是否合理，却很难回答模型究竟在哪一步出了错：没有读懂场景？选错了定律？还是无法把定律稳定地执行到每一帧？ 近日，来自南洋理工大学 S-Lab 与香港中文大学的研究团队发布 ...

最后，从Demo中我们也不难看出，谷歌DeepMind这次没有继续使用此前长期合作的波士顿动力机器人，而是把模型部署到了多套不同硬件上，包括Apptronik的Apollo 2人形机器人、拥有22个自由度的Sharpa灵巧手，以及由两台Franka 机械臂组成的双臂平台。

如今，这场争议已经动摇了用户对AI写作的基本预期。模型未必越写越好，提示词也不再长期有效。 AI写作的黄金时代，正在崩塌！ 进入，模型一代比一代强，文章却一篇比一篇烂。 它知道什么时候列出几条建议，在哪里塞进小标题，也不会忘记在结尾补上一句总结。 但通篇读完，脑子里却一句话都留不下来。 模型越强，文章越不像人话 最近，剑桥大学博士后Adam Hunt也注意到了这个现象。他的研究方向是演化精神病学与 ...

Go 语言从诞生起就以“简单”著称，但也因此在集合类型上长期缺课——没有原生 Set，没有有序 Map，连堆都难用。就在昨天，由 Jonathan Amsterdam、Alan Donovan、Robert Griesemer 等七位 Go 核心贡献者组成的“Go Collections 工作组”正式公布了一份重磅提案集，计划为 Go 1.28 标准库引入哈希 Set/Map、树形有序 ...

代价：两张表必须用完全一致的分片策略。如果某张表后来因为业务增长改了分片键——绑定关系断掉，全废。而且只解决一对一绑定的场景。面试官追那刀"订单表和商品表不在同一个分片键上"——就是说绑定表用不了。

在全球 300 多家合作伙伴的支持下，Vera Rubin 正加速在全球范围内扩大部署。CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure 和 Mistral 等 NVIDIA 合作伙伴正纷纷部署 Vera Rubin，该平台在每瓦性能和最低 Token 成本方面树立了基准测试的新标杆。 NVIDIA Vera Rubin 正式登场，正迈向十亿瓦级规模部署。 Vera R ...

衡量研究级数学推理的FrontierMath Tier 4，Sol拿到83%，上一代GPT-5.5只有72.5%；考验复杂生物数据分析的GeneBench Pro，Sol Pro解出31.5%的题。

小红书 dots infra 团队联合北京大学等提出 UltraEP，首次将 MoE 专家负载均衡变成了一项逐 microbatch、逐层实时执行的系统能力，并且在 MoE 训练的实际生产中落地。 AI 算力的下一个浪费重灾区，可能就在价值数百万美元的整柜系统内部。 过去，GPU 集群让人担心的是带宽不足、通信太慢。现如今，华为 Atlas 900 A3 SuperPoD、NVIDIA NVL72 ...