🔥51CTO热榜：2025-06-17

本质上，检索增强生成是一个技术框架，巧妙地把检索系统和生成式AI模型（比如你们熟悉的大语言模型LLM）结合在一起。

当AI工具让代码飞速生成，程序员的创造力却面临前所未有的挑战。AI是解放双手的魔法，还是扼杀思考的牢笼？揭秘亚马逊工程师的真实心声！

今天，业界知名、但近期也陷入争议（曾被指出对 OpenAI、谷歌及 Meta 的大模型存在偏袒）的大模型公共基准测试平台 LMArena 公布了最新的性能排行榜，其中 DeepSeek-R1（0528）的成绩尤为引人瞩目。

学术网站本是知识的宝库，却因AI爬虫的疯狂掠夺而陷入瘫痪。从DiscoverLife到BMJ，数百万次异常访问让服务器不堪重负，威胁着开放获取的科研命脉。这场「数字蝗灾」究竟因何而起？学术界又该如何应对？

开源代码模型Kimi-Dev，在SWE-bench Verified上以60.4%的成绩取得开源SOTA。

未来AI路线图曝光！谷歌发明了Transformer，但在路线图中承认：现有注意力机制无法实现「无限上下文」，这意味着下一代AI架构，必须「从头重写」。Transformer的时代，真的要终结了吗？在未来，谷歌到底有何打算？

有人用 AI 生成的视频假装是真实的，还有人反其道而行之，直接用真实的视频冒充 AI 生成的。

我们（UIUC & Amazon）提出的 s3（Search-Select-Serve）是一种训练效率极高、结构松耦合、生成效果导向的 RL 范式。

多伦多大学、哈佛医学院等机构联合开发了AI端到端工作流程——otto-SR。

当学术研究沦为「填空游戏」，利用美国NHANES公共数据集，结合AI工具如ChatGPT，研究者通过套用模板、排列变量，批量生产看似精美却质量堪忧的论文。背后不仅是技术的滥用，更是科研评价体系扭曲的缩影。

近期，上海科技大学、微软亚洲研究院和复旦大学提出了 ReasonGen-R1 框架，一个两阶段训练框架，将链式推理监督微调（Supervised Fine-tuning）与强化学习（Reinforcement Learning）相结合，以提升自回归图像生成模型的推理和创作能力。

在人工智能推理模型领域的激烈竞争中，OpenAI的o3-pro与谷歌的Gemini 2.5 Pro正在争夺高级推理和多模态能力的最佳头衔。本文将对这两个人工智能推理模型在性能、功能、成本和行业用例方面的表现进行比较。

去中心化意味着单点故障也将不复存在，同时带来更高的透明度和用户控制权，以及人人皆可访问的平权体验。所以让我们有请AI区块链——一个更具弹性、公平性及可持续性的AI新世界。

本文将介绍 .NET 异步编程的正确方法，帮助你避免常见陷阱并充分发挥异步编程的优势。

性能不是临时加上的“辣椒粉”，而是从架构层面烹饪出来的佳肴。顶级工程师要做的，不是盲目贴HOOK，而是从一开始就让渲染“刚刚好”，让每一次更新都精准命中目标组件。

在C#中实现深度学习通常需要依赖复杂的框架，但通过Keras.NET，我们可以在零外部依赖的情况下训练强大的深度学习模型。下面我将分享一个完整的实战案例，展示如何用C#和Keras.NET训练一个图像分类模型。

员工往往是网络安全中最薄弱的环节。全面的安全意识培训至关重要。教会您的团队如何识别网络钓鱼攻击、社会工程学攻击手段，以及安全密码管理的重要性。

Anthropic 的 Research 功能利用多个 Claude 智能体来更有效地探索复杂主题。他们分享了在构建这一系统过程中遇到的工程挑战以及从中汲取的经验教训。

对齐模型已经带来了许多好处，人工智能系统散布有害内容或拒绝解释的情况少了很多。通过角色训练，Anthropic 的 Claude 很可能比没有这种对齐方式时给出更深思熟虑、更切题的解释。

Redis6.0引入多线程IO，但多线程部分只是用来处理网络数据的读写和协议解析，执行命令仍然是单线程。通过开启多线程IO，并设置合适的CPU数量，可以提升访问请求一倍以上。

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