🔥51CTO热榜：2025-04-15

生产级Kubernetes集群的搭建，就像打造一艘远洋巨轮——设计时需考虑风浪，航行中需警惕暗礁。记住，真正的稳定性不是来自某个工具，而是来自对细节的极致把控和持续的迭代优化。

本文将围绕我们在项目中使用的实战代码，详细介绍每个层次的实现过程和关键技术。

本文通过对 Feign实现负载均衡的原理和源码进行分析，并结合具体的示例演示，详细阐述了 Feign在微服务架构中的负载均衡机制。

随着人工智能的快速发展，计算需求呈爆发式增长，传统电子计算面临着功耗、速度等方面的瓶颈。

VLM 的主流训练方法是监督微调（SFT），即使用人工标注或 AI 生成的高质量数据对模型进行有监督训练。

清华大学联合上海 AI Lab 提出生成式过程奖励模型 ——GenPRM，将生成式思维链推理（CoT）与代码验证相结合，并引入测试时拓展机制，为过程监督推理提供了新思路。

Figure公司通过强化学习，成功实现机器人的自然步态。利用高效物理模拟器，仅用几小时完成相当于多年训练的数据，训练出的策略无需额外调整即可「零样本」迁移至真实机器人。

第二轮强化学习（仅使用一些有时可解的问题）可以缩短回答时间，同时保持甚至提高准确度。这对部署效率具有重大意义。

如果没有打开手机，没有登录微信，好友发给我的微信消息，有没有可能丢失呢？今天和大家聊聊离线消息的话题。

研究发现，推理模型（如DeepSeek-R1、o1）遇到「缺失前提」（MiP ）的问题时，这些模型往往表现失常：回答长度激增、计算资源浪费。本文基于马里兰大学和利哈伊大学的最新研究，深入剖析推理模型在MiP问题上的「过度思考」现象，揭示其背后的行为模式，带你一窥当前AI推理能力的真实边界。

Trustwave在另一份相关报告中指出，Tycoon2FA、Mamba2FA和Sneaky2FA等PhaaS平台推动下，使用恶意SVG（可缩放矢量图形）文件的钓鱼攻击呈现爆发式增长。

目前唯一有效的防范方法是人工验证每个包名，切勿假设AI生成的代码片段中提到的依赖包真实存在或安全可靠。

猿java决定：对美国用户收取 145%的服务费。为什么要针对美国用户？如何收取这 145%的服务费？这篇文章，我们来详细地聊一聊。

根据Fortinet最新调查报告，攻击者利用了三个已知漏洞（FG-IR-22-398、FG-IR-23-097和FG-IR-24-015）入侵FortiGate设备。

该论文的作者举报，所谓「先前的研究」本身有实验结果矛盾，甚至还涉嫌抄袭他们的成果，拿他们的论文当大模型语料用Claude生成论文等不当行为。但却被COLM 2024接收。

ZGC 通过染色指针、内存多重映射等创新技术，解决了 G1 在大堆和低延迟场景的瓶颈，成为实时系统、云原生应用的理想选择。

作为首个实现这一强力防护机制的主流浏览器，Chrome确保用户浏览历史免遭窥探，标志着在线安全领域的重大进步。

上海交通大学联合中国地质大学、南洋理工大学、智源研究院以及斯坦福大学的研究团队推出首个多模态大模型（MLLM）时空智能评测基准STI-Bench（Spatial-Temporal Intelligence Benchmark），向当前最先进的多模态大语言模型发起了关于精确空间时间理解的严峻挑战。

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