🔥51CTO热榜:2025-07-31

训练语料库规模达 22T Token,其中包含 15T 通用数据和 7T 代码/推理专用数据。采用分组查询注意力(GQA)+ 部分旋转位置编码(RoPE)来提升长上下文处理效率和推理任务准确性。
在我们的实验中,我们观察到特征工程显著提升了模型的性能,尤其是在与 EDA 和业务目标紧密结合的情况下。通过与领域专家和业务利益相关者合作完善假设,我们有望实现进一步的改进。
OpenAI,刚刚上线苏格拉底「学习模式」!专门针对大学生打造,让你在对话中轻松掌握博弈论、贝叶斯定理、离散数学等复杂难题。一经上线,网友们立马疯狂使用。有人预言:又有一大波教育类AI要被端掉了。
本文深入解析了 Cool-Admin——一款基于 Vue3 + TypeScript + Vite 的开源后台权限管理框架,其模块化、插件化设计结合 AI 编码、流程编排等创新功能,显著提升了开发效率。本文将从框架架构、核心特性、技术实现及未来展望等方面展开讨论,为开发者提供全面的技术参考。
Kimi 2并非横空出世。早期的Kimi 1.5模型在《Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs》论文中讨论过,也同样令人印象深刻。然而,它不幸地与DeepSeek R1模型论文在同一天(1月22日)发布。此外,据我所知,Kimi 1.5的权重从未公开共享。
对于开发人员和软件测试人员来说,最重要的是有一款量身定制的接口调试工具,可以让开发和测试工作事半功倍。Apipost是AI驱动的集API设计、调试、文档生成、自动化测试、性能测试于一体的API开发协作管理平台,功能全面,尤其适合注重团队协作和轻量体验的用户。
Postman是一款目前业界广泛使用的API监控和开发工具,能够帮助用户快速构建、测试和维护API应用防护的流程。它提供了友好的用户界面来创建和管理API调用请求,开发人员可以轻松测试API端点并验证响应的安全性。
这个技术突破其实反映了一个更深层的问题:在AI发展的过程中,我们什么时候应该追求"大而全",什么时候应该追求"专而精"?预填充与解码分离的成功,可能会启发更多类似的优化思路。比如,是不是可以针对不同类型的任务(代码生成、文本理解、逻辑推理)也做类似的专门化优化?
本文将介绍运维百宝箱中的七类必备工具,涵盖监控、自动化、日志分析、数据安全等核心领域,助你在运维世界中游刃有余。
研究人员提出了一种利用双向循环神经网络(biLSTM)的MSCA规划与控制策略,即使使用不准确的内部传感信号,也能实现上述任务,实验结果表明该方法在多种任务中表现优异。
本文记录了使用定时任务感知资源变更,并利用golang信道作为变更重建信号的姿势,可作为golang中动态感知资源变化的常规套路。
在本工作中,研究人员进行了一项针对密码算法库中易受DoS攻击影响的代码实现的系统性的安全分析。在这一过程中,他们识别出了三种新型的DoS风险,并探讨了一种借助畸形X.509证书作为攻击向量来利用密码算法库中潜在的DoS漏洞的攻击形式。
如果你也在上海世界人工智能大会(WAIC)现场,一定也会感慨感叹。AI的热度,实在是空前。
新的技术趋势值得关注,也有人第一时间开源了对新范式的深入思考。
来自新加坡国立大学、A*STAR、东北大学等机构的联合研究团队提出了 SPIRAL。
调查显示,62%的企业明知代码存在安全漏洞,仍选择交付使用,近80%的安全负责人担心安全漏洞会导致自己丢掉工作,最令人担忧的是,超过半数的企业即便会进行安全相关工作,也仍要等到开发周期结束才介入安全环节。
应对高流量的第一步,通常是进行分层服务化。这意味着将一个庞大的单体应用拆分成多个独立的、职责单一的服务层,每一层可以独立开发、部署和扩展。
今天要聊的是个硬核技术 —— 如何给神经网络刻上抹不掉的 "身份证"。现在大模型抄袭纠纷不断,这事儿特别应景。
Meta 坚定地致力于构建赋能每一个人的个人超级智能。我们拥有打造这一庞大基础设施所需的资源与专业能力,也有将新技术普及至数十亿人产品中的经验与意愿。
说实话,Claude Code的成本问题确实存在,但并不是无解的。关键是要理解它的计费逻辑,避开那些常见的陷阱。工具本身还是很强大的,特别是在处理大型代码库和复杂重构方面。只要用对了方法,完全可以在合理的成本范围内发挥它的价值。