🔥51CTO热榜:2025-08-08

随着AI应用爆发,算力的需求逻辑也正在被重塑:AI推理——而不是训练,将成为未来算力需求的核心增长点。
虽然说英伟达的股价是在 2020 年之后开始逐步起飞的,但真正的历史原因却要追溯到 2006 年 Tesla 架构的发布和 CUDA Toolkit这两大技术突破中。
gpt-oss开源了,整个模型架构的设计真的是非常的simple & elegant,本文结合一些前段时间一些Infra相关的争议和自己开发Agent相关的分析, 来对未来模型架构演进做一些分析。
Self-Play Critic(SPC)!它通过“误导生成器”和“评判器”的对抗游戏,让模型在互相博弈中自我进化,无需依赖大量手动标注数据,就能有效提升大语言模型推理步骤的评估能力。
现在网络上到处都是陷阱,一不小心就会掉进去。比如说一些钓鱼网站,它们长得和正规网站几乎一模一样,但实际上却是不法分子设下的圈套。
尽管AI在科学研究中的应用取得了显著进展,但目前仍缺乏对AI在科学研究(AI4Research)中应用的全面综述,为了填补这一空白,提出了一个全面的AI4Research调查,旨在提供一个统一的视角,并系统地分类AI在研究中的应用。
本文所诉内容并非理论空谈,而是当前正在加速推进的现实。诸如 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 及 CrewAI 等现代框架均已内置支持这类记忆系统 —— 从简易的缓存(buffers)到复杂的长期检索器(long-term retrievers),相关技术正以闪电般的速度迭代演进。
Lit蕴含了许多创新理念,其基于Web Components标准的特性使其受欢迎程度并不令人意外。关键问题在于Lit是否能成为React、Svelte和Vue等框架通用的组件系统。如果实现这一点,它将进入全新的发展阶段。就目前而言,Lit本身就是一个可行的方案,特别适合重视标准合规性的项目。
在 Go 语言的早期发展阶段,go fix​ 是一个不可或缺的工具。它帮助早期使用者应对语言和标准库快速迭代带来的兼容性问题。其内置的修复器(fixer)涵盖了从 +build​ 标签迁移到 context 包导入路径变更等一系列历史遗留问题。
AI Agent系统的智能化水平越高,其潜在的不确定性与风险也越大。三道防线在AI Agent整体架构中构成“预测-防御-检测-响应-审计”的完整闭环,是保障AI Agent系统稳定、安全、合规运行的必由之路。
无论挑战多么地难以克服,我们也不能因噎废食,放弃对AI技术的追求和拥抱。一贯以来,一个先进的IT企业或部门,都必须适当地保持IT技术的先进性甚至是领先性。
UTCP 对 AI 工具的意义,就像万能插座对旅行者的意义:扔掉那些让人头疼的适配器,让一切都能直接……连接起来。对于那些烦透了“这个能不能插得上?”的戏剧化时刻——UTCP 就是你的新好朋友。​
当前我们所看到的还只是上下文工程的基础框架,未来还有更广阔的发展空间。即将出现的自我优化代理能够实时重写自身的上下文策略,还有即插即用的上下文市场,使代理能够像乐高积木一样借用智能。
API开发正在被AI重写规则。过去写文档、编测试、对字段要花掉团队大量的时间,如今一句自然语言指令就能利用Apipost AI在几分钟内完成80%的重复工作:自动补全文档、生成边界测试、同步字段命名……效率不止是翻倍——更是把开发者和测试人员从繁琐中解放出来,去做真正创造业务价值的事情。
来自字节跳动、MAP,曼彻斯特大学的联合团队提出了一种全新的结构化探索框架:First Return, Entropy-Eliciting Explore(FR3E)。
新出现的四重勒索趋势包括利用DDoS攻击扰乱企业运营,以及骚扰客户、合作伙伴和媒体等第三方,以此向受害者施加更大压力,双重勒索软件是四重勒索的基础,在这种勒索中,攻击者加密受害者的数据,并威胁若不支付赎金便公开泄露数据。
CISO可能会采取零风险心态,在未与关键利益相关者沟通的情况下实施全面控制,这会使网络安全在常常已经独立运作的IT部门中进一步被孤立。
尽管自动化将接管那些曾被视为IT基石的任务,但领导者表示,这一转变将为那些愿意融合AI、云平台、数据分析和安全技术来解决问题和创新的人创造机会。
许多团队高估了自身 AI 护城河的强度,因为他们衡量的是投入成本或某个组件的是否存在,而非实际产生的商业杠杆效应或防御能力。
Apache Flink Stateful Functions是一个轻量级、可扩展的状态管理框架,旨在简化复杂事件驱动系统的开发,可以通过定义和组合状态化的函数来处理实时数据流。