🔥热榜：2025-03-06

10:31  人人都是产品经理  左手多巴胺穿搭，右手MBTI性格，被标签的年轻人
最近在网络平台上，有关“多巴胺穿搭”的词条频频登上热门榜单，除此之外，“MBTI性格”的标签又再一次在社交网络平台上流行了起来，那么从这些流行现象背后，我们可以看到年轻人怎样的标签定义方式？这两个标签之间，又是如何搭上联系的？
10:31  人人都是产品经理  短视频账号拆解：就 7 千粉丝，还值得运营吗？
分享一个短视频带货账号，账号目前 7 千多粉丝，发布 800 多条带货作品，累计订单 2 万，如按客
10:31  人人都是产品经理  产品分析报告 | 从起点读书看数字阅读
编辑导读：以网络为特性的网络文学，天然自带社交属性，在发现、聚合以及转化粉丝方面具备独特优势。起点读书作为数
10:31  人人都是产品经理  内容审核基础：审核方式、流程与审核维度
10:31  人人都是产品经理  B2B公司，如何做私域流量运营
这篇文章从B2B如何利用热点打造和沉淀市场运营玩法出发，从价值共识、KOL、KOC、口碑营销等方面分析B2B
10:31  掘金  老板花一万大洋让我写的艺术工作室官网？！ HeroSection 再度来袭！(Three.js)
10:31  掘金  Trae的使用体验：3天制作一个Electron录屏应用
10:31  掘金  不使用Jetpack Compose的10个理由
10:31  掘金  浏览器存储机制详解：localStorage、sessionStorage、Cookies与IndexedDB
10:31  掘金  10 分钟用 Trae 开发一个网站首页，我是怎么做的？
10:31  51CTO  360智脑开源Light-R1！1000美元数学上首次从零超越DeepSeek-R1-Distill
360 智脑联合北大开源了 TinyR1-32B-Preview，从 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 训练，在数学、科学和代码上取得了接近 DeepSeek-R1 满血版的优异效果。
10:31  51CTO  重磅！阿里深夜推出全新推理模型，仅1/20参数媲美DeepSeek R1
阿里Qwen 团队 正式发布了他们最新的研究成果 —— QwQ-32B 大语言模型！
10:31  51CTO  大模型推理新范式！清华&蚂蚁：用编程思维来思考，用自然语言来表达
CodePlan 的提出为大模型推理能力发展提供了一个新思路。
10:31  51CTO  大规模实用化量子化学计算曙光显现，ByteDance Research开源工具集ByteQC
字节跳动 ByteDance Research 团队开发并开源的 ByteQC 软件包克服了 GPU 开发过程中显存受限，复杂逻辑难以高效实现的问题，实现了量子化学方法的高效 GPU 化。
10:31  51CTO  英伟达RTX 5070评测解禁：老黄承诺4090级性能？不存在的
最近英伟达 RTX 50 系显卡的实际表现引发了不少争议，出现了核心单元丢失、供电等多种问题。在最新登场的主流型号 5070 上，会有一次反转吗？
10:31  51CTO  Go 下一步计划，新标准库 sync/v2！
通过将 ​​sync.Map​​ 和 ​​sync.Pool​​ 改造为泛型类型，可以轻松解决和避免这些问题。但是由于 Go1 兼容性保障。也就是兼容性问题，考虑 Go 核心团队无法直接修改现有 sync v1 包中的 Map 和 Pool 类型。
10:31  51CTO  Google 证实了一个程序员不愿面对的 AI 现实，不接受只会被淘
程序员并不是一个容易被收割的群体，想让他们愿意掏钱买工具，你的产品必须真的有价值。而且，就算大部分用户是企业账户，也不是所有 B2B 开发者工具都能达到这个体量。
10:31  51CTO  MySQL索引设计的艺术：你的表该建多少个索引才健康
作为程序员，你一定听过这样的矛盾：DBA总想删索引提升写性能，开发总想加索引优化查询速度。一张表到底该建多少个索引？这个让无数团队头疼的问题，今天我们用「空间换时间」的底层逻辑来破解。
10:31  51CTO  强化学习如何让LLMs学会思考而不仅仅是预测
强化学习在 LLMs 中的应用已经取得了显著成果，但这一领域仍在不断发展演进。其中，从人工智能反馈中学习（RLAIF）作为一种新兴的方法，正逐渐受到关注。与 RLHF 依赖人类反馈不同，RLAIF 利用人工智能模型根据预定义的准则来生成反馈。
10:31  51CTO  阿里推理模型一战封神！32B硬刚671B DeepSeek，1/10成本，苹果笔记本可跑
目前QwQ-32B还未放出完整技术报告，官方发布页面对强化学习方法做了简短说明：从一个冷启动检查点开始，实施了由Outcome Based Reward驱动的强化学习（RL）扩展方法。

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