🔥51CTO热榜:2025-07-07

研究人员预计,威胁行为者将加大努力,诱使聊天机器人输出可能对他们有利的信息,如钓鱼网址和虚假下载页面。
调查显示,在全球范围内,63%的公司处于“暴露区”,77%的企业缺乏保护关键商业模式、数据管道和云基础设施所需的基本数据和AI安全实践,这表明它们既缺乏统一的网络安全战略,也缺乏必要的技术能力。
开源大模型是指源代码、训练数据、架构参数完全公开的大模型,允许开发者自由使用、修改和再分发。这类模型通常免费或以极低成本提供,显著降低了应用门槛,使更多个人及企业能便捷地利用其解决实际问题。​那么问题来了:大模型厂商选择开源,就等于放弃盈利吗?
运行智能体RAG标志着从理论架构到实际应用的落地。通过上述案例可以看到,Agentic RAG系统不仅能完成“检索-生成”的基础任务,还具备类似人类的“反思-修正”能力。
你还有一个中间件可以捕获所有异常并向用户返回适当的响应。但过了一段时间后,你决定通过引入Result类型来重构代码,以避免使用异常——因为异常本应用于特殊情况。
回想起三个月前,我还在为如何将大模型集成到 Java 系统中而发愁。而现在,Spring AI Alibaba 已经成为我日常开发中不可或缺的工具。它不仅帮我解决了实际项目中的难题,更让我看到了 Java 在 AI 领域的无限潜力。
在处理现实世界的数据(例如宠物领养)时,每个决策都至关重要。这些习惯正是一次性分析与可靠、可审查项目的区别所在。
在 HTML5 推出之后,很多的 HTML 标签都具备了非常牛逼的功能。有些甚至可以让我们完全脱离 JS ,通过简单的 html 就可以实现复杂的操作。
ChatGPT 之所以在短时间内攀上高峰,首先要归功于其明确的产品定位。官方在移动端不断强调“随身 AI 助手”这一概念,并以免费体验叠加订阅增值的双轨机制降低试用门槛,从而让更多用户愿意先下载再决定是否深度使用。
对于单核处理器或处理器核心数较少的环境,Serial由于没有线程交互的开销,专心做垃圾收集,单线程收集效率也是优于其他收集器。
面对数据中心异构硬件环境合池带来的管理挑战,缓解CPU分层现象是实现算力统一调度与高效利于的必经之路。我们从NUMA、Cache和CPU频率方面分别讨论了其具体问题、指标反馈、以及对应的缓解方法。旨在缓解因计算资源差异导致的资源合理分配问题,进一步提升了合池带来的经济收益。
理解这场变革的方向是重要的第一步,但更重要的是,直面奥特曼抛出的核心问题,开始深思并行动——这是拥抱未来、而非被未来裹挟的关键所在。
十多年,患者求医无果、束手无策,但将所有病史输入ChatGPT,病因竟被一眼识破:基因突变!微软、OpenAI等巨头的医疗AI已悄然登场,准确率超越专业医生!未来的医疗,或将彻底改写!
在 Linux 系统中,当用户执行文件删除操作时,ext4 extent 会迅速响应,释放文件占用的物理块,更新映射关系及相关数据结构,以确保磁盘空间的有效回收和文件系统的一致性。
对于那些来自声望较低机构的学者来说,这种合作的价值尤其巨大,几乎可以抵消掉一部分因平台局限带来的劣势。
在数据处理领域,当你读取一组数据,而这组数据的数量事先并不确定时,std::vector 就派上大用场了。例如,从文件中读取一系列整数,你无需预先知道文件里到底有多少个整数,直接用std::vector来存储,它会自动根据读取的数据量进行扩展。
AR(增强现实)是将虚拟元素叠加在现实世界的技术,而 Web AR 则让这一切直接在浏览器中发生 —— 无需下载 App、无需特定设备。
减少锁的使用是提高性能的关键策略之一。在前面的代码中,对users的访问使用了互斥锁usersMutex,这在高并发情况下可能会成为性能瓶颈。可以考虑使用无锁数据结构,如前面介绍的无锁链表或无锁哈希表,来替换std::unordered_map,以减少锁竞争,提高并发性能 。
NVIDIA RTX™ 5880 Ada 如何化解传统播控系统的性能困局?
这些技巧并非炫技,而是真正在大型 Vue3 项目中落地可用、提升开发体验和性能的利器。希望你能将它们融入日常开发实践中,打造更加健壮高效的 Vue 应用。