🔥51CTO热榜：2025-08-26

虽然引入 API 网关（如 Kong、Spring Cloud Gateway、Nginx+Lua）可以解决部分问题，但对于中小团队来说，成本过高，维护复杂。

研究发现，普通数字工作者每天要在应用程序和网站之间切换近1200次，在受到一次中断后，人们需要大约23分钟才能完全重新集中注意力，有时情况会更糟，因为近30%被中断的任务永远无法再继续。

Git在Windows上没有原生的移植版本，而是用 MinGW（类似 cygwin）包装了 git，在Windows下无论是速度还是兼容性都很差。外界很少有人每天都使用它。

Java BIO（Blocking I/O，阻塞式 I/O）是 Java 最基础的 I/O 模型，采用同步阻塞的方式处理数据流，适用于简单、低并发的场景。

IndexedDB它是构建现代、高性能、离线友好型 Web 应用的基石之一。对于前端开发工程师来说属于必备技能。希望本篇文章能对大家了解IndexedDB技术提供一些帮助！

得物近年来发展迅猛，平台商品类目覆盖越来越广，商品量级越来越大。而以往得物的上新动作更多依赖于传统方式，效率较低，无法满足现有的上新诉求。那么如何能实现更加快速的上新、更加高效的上新，就成为了一个至关重要的命题。

OpenAI创始人Sam Altman认为，在VC支持的私营初创公司中，的确存在AI泡沫。MIT在一份报告中表示，95%的生成式人工智能投资几乎没有为企业带来收益，半数项目以失败告终，仅5%落地商业化。

在旧金山本地，AI创业公司依旧火热，招聘信息密集出现。而且AI相关的机器学习、数据工程岗位仍然供不应求。对少数具备核心技能的人来说，机会从未消失。

Bengio的“最高引”头衔不仅限于计算机领域，而是“称霸”所有学科，属于“各领域被引用次数最多的在世科学家”。

在 2025 年的 Google 谷歌开发者大会上，AI 不是一门“技术”，更是一股彻底改变开发范式的“力量”，助力开发者们在海外市场更上一层楼。

自2020年Python 2停止维护至今，5年过去了。虽然还有很多项目依旧在使用Python 2，但不可否认，无论是企业还是社区，都在努力向Python 3迈进。

在这个AI大爆炸的时代，我们每天都在惊叹于技术的进步：AlphaFold预测蛋白质结构的准确性超越了实验方法，大型语言模型能够写出看似有深度的文章，AI系统可以识别出人类肉眼无法察觉的模式...但是，这些进步真的让我们更理解这个世界了吗？

为了系统性研究 LLM 的中文词表和数据污染问题，来自清华大学、南洋理工大学和蚂蚁集团的研究团队首先定义和分类了中文污染词（Polluted Chinese tokens, PoC tokens），分析了它们对 LLM 性能的影响。

本文从 LLM 架构角度出发，带你剖析大模型的效率秘诀。这一切的核心在于 Transformer 架构。

Promise.all 并非“不安全”，而是它苛刻的成功条件在很多场景下显得过于脆弱。它是一把锋利的快刀，但在需要韧性的场合很容易折断。

近日，随着新一代大语言模型（LLM）的一波更新，开源大模型再次成为了热门讨论话题。

通义实验室推出Mobile-Agent-v3智能体框架，在手机端和电脑端的多个核心榜单上均取得开源最佳。

上海交通大学王德泉教授课题组巧妙地将“动态基准”这一理念与不断更新的科学前沿相结合，提出了MAC（多模态学术封面）基准：既然科学知识本身在不断演进，为什么不用最新的科学内容来测试AI呢？

AI的平均智商已突破110，正式超越普通人类。2025，AI开始参与经济系统的「全链条操作」。从信息收集、判断决策到实际执行，完整经济链条第一次有非人类主体独立运行，AI改写商业底层规则！凯恩斯百年预言终将来临，AI经济正在浮现。

Karpathy不死磕单一模型，而是集众模之所长，总结出了一套AI编程的三层结构

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