🔥热榜:2025-04-16

未来四年内,英伟达将通过与台积电、富士康、纬创资通 、安靠(Amkor)和矽品(SPIL)的合作,在美国打造出价值5000亿美元的AI基础设施。
不妨打开你的IDE,从写好一个带注释的设计模式开始,从优化一个慢SQL开始,从搭建一个自动化流水线开始——这些看似不起眼的小动作,正在为你筑起抵御内卷的护城河。毕竟,在技术的世界里,实力才是最好的「保岗符」。
两个月后就号称要淘汰GPT-4.5的GPT-4.1,实力究竟如何?在众多实测中,它的表现的确可圈可点,但却依然打不过Gemini 2.5 Pro和Claude 3.7 Sonnet。那么问题来了,OpenAI为何要发布一个远远落后于谷歌的模型?
本文揭示现有方法忽略了标签序列中的自相关性,导致训练目标有偏。进一步,提出一种基于频域标签训练的新范式——FreDF,只需加入一行代码,即可在主流模型上实现预测精度的稳定提升。
Tsdown 是基于 Rolldown 的高性能打包工具,整合了速度、兼容性和 TypeScript 支持的优势。虽然目前还不成熟,但它的潜力值得关注。
这篇文章,我们来聊聊信号量隔离和线程池隔离这两种常见的并发控制策略。我们将一起深入浅出地分析它们的原理,并通过实际示例来看看它们在实际项目中的应用。
华为利用纯昇腾集群训练出的盘古Ultra,在数学竞赛、编程等推理任务当中,和R1打得有来有回。
随着ES6的普及,越来越多的前端开发者抛弃了传统的Array去重方法,转而使用Set来完成这项任务。这种转变不仅仅是因为代码更简洁,更重要的是性能上的巨大差异。
本文将带你一步步了解如何准备环境、配置服务器以及最终创建一个功能齐全的Kubernetes集群。
取消重复请求是一个前端项目中很常见的网络请求优化手段,他主要是为了防止短时间内发送了多个一模一样的请求,导致性能的消耗~
服务端的异步或同步对于客户端而言是不可见的。不会因为服务端使用了异步,接口的结果就和同步不一样了。
通过组合使用:Redis做第一道防线(承受80%流量);分布式锁控制核心业务逻辑;预扣库存+消息队列保证最终一致性。
在 Kubernetes 集群中,当某个节点突然无法转发流量时,你可能会在日志中看到 iptables rules conflict 的报错——这背后隐藏的是 Linux 网络层最核心的流量控制机制:iptables。作为 Linux 内核级防火墙工具,iptables 通过 七张表(Tables) 和 五条链(Chains) 的组合,实现了从网络层到应用层的精细化流量控制。
近年来随着Transformer,MoE等架构的提出和大模型的兴起,使得神经网络模型能轻松突破几十亿甚至上万亿的规模参数,因此,我们需要一些适应于大模型的压缩技术,来降低模型的部署成本,并提升模型的推理效率。
决定将数据治理与 AI 治理分开还是合并,最终取决于您组织的独特需求和成熟度。虽然两种方法都有其合理的论据,但从统一的框架入手通常能够提供灵活性和简便性,以便随着组织的发展进行扩展。
DeepSeek于2025年1月推出的DeepSeek-R1模型,通过采用创新的混合专家(MoE)架构,成功突破了传统模型在性能与资源消耗之间的矛盾。不仅重新定义了高效模型的可能性,也为行业在资源受限环境下的技术应用开辟了新的路径。
10:30  抖音  一季度GDP同比增长5.4%