🔥51CTO热榜：2025-04-22

刚刚，马普所、加州理工的研究者发现，AI设计出了人类尚未理解的引力波探测工具，直接将物理学推动到了全新的领域！从此，人类可直接观测的宇宙体积，又扩大了50倍。更令人兴奋的是，这个AI甚至直接创造了全新的物理学。

本文提出了 Search-R1，一种全新的强化学习框架，使大语言模型能够在生成过程中灵活调用搜索引擎，实现推理与外部检索的深度融合。相较于传统的 RAG 或工具使用方案，Search-R1 无需大规模监督数据，而是通过 RL 自主学习查询与信息利用策略。

采样多就一定准吗？研究人员用实验告诉你：是的，而且超乎想象！基于采样的搜索不仅能在并行处理中大展身手，还通过隐式扩展让验证更精准。

今天我就带大家彻底搞清楚map 和 unordered_map这两个容器的区别，记住这些区别，下次写代码时，就能轻松选择正确的容器，让你的程序飞起来！

ref和out是C#中两个强大的特性，它们使得方法能够以引用的方式传递参数，从而实现了更灵活和高效的参数传递机制。理解它们的区别和适用场景，对于编写高质量、可维护的代码至关重要。

数字化转型几乎已被普遍采用，但成功依然难以捉摸。大多数大型企业过去十年都在现代化系统、组建数据团队和重新思考客户旅程方面投入了大量资金。尽管取得了这些进展，但失败率依然居高不下，估计在70%至88%之间。

LangChain4j 的使用也是比较麻烦，在 Spring AI 中使用 ChatModel 就可以操作大模型了，但 LangChain4j 要写成 ChatLanguageModel。

在光刻机中，晶圆和掩模都被精准固定。然后，光刻机的特殊光源（汞蒸气灯或准分子激光器）会发出光束（紫外线），光束会通过掩模版的镂空部分，以及多层透镜（将光进行汇聚），最终投射到晶圆的一小块面积上。

BitNet b1.58采用独特量化方案（1.58bit权重和8bit激活值，W1.58A8）需要专门的实现，标准深度学习库通常缺乏针对这种混合精度、低比特格式的优化内核，微软开发了专门针对W1.58A8矩阵乘法的自定义CUDA内核。

掌握常用内置函数是精通 Python 的基础。本文将详细介绍 20 个在日常编程中极为常用的 Python 内置函数。

很多开发者习惯使用JSON.parse(JSON.stringify(obj))这个"一行代码"解决方案来实现深拷贝，但这种方法存在许多令人意想不到的问题。

MAC 地址表、ARP 表、路由表，就如同网络世界里的 “导航员”，各自承担着独特的职责，协同工作以确保数据能够高效、准确地传输。

只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。

今年DeepSeek爆火后，“AI公务员”批量上岗的消息引发热议。

dmidecode和lshw虽然都是为获取硬件信息而生，但各有各的“拿手好戏”。前者聚焦系统级信息，简洁高效；后者放眼整个硬件配置，详实全面。

本文缓存方案已经开源，开源地址如下，如果开源方案对你有点帮助或者启发，欢迎在代码仓库给个Star，让更过的小伙伴看到它，互相学习，一起进步。

司机地理位置信息会随时变化，可能每几秒钟地理位置要修改一次，这一类业务，一般怎么实现呢？

昆仑万维最新升级的SkyReels-V2作为全球首个无限时长视频生成模型，实现了电影级理解，并且全面开源。

混合量子模拟器的核心在于将模拟和数字技术相结合。

华为此次发布产品主要是针对美国对国内AI芯片的封锁，帮助国内企业解决AI芯片短缺的难题。因为美国政府本月要求英伟达销售H20需出口许可证。

历史热榜