🔥51CTO热榜:2025-09-15

AI是否会在5年内破解黎曼猜想?是否会保持每年5x的算力扩张节奏?十年后,AI将把我们带向一个什么样的世界?近日,Epoch AI负责人Jaime Sevilla,与数据与分析负责人Yafah Edelman在对话中,为我们揭示了未来十年AI发展的路线图。
说到底,技术的竞争最终还是人才和创新能力的竞争。阿里巴巴能在移动AI这个被巨头垄断的领域杀出一条血路,证明了中国技术团队的实力。
那个昔日叱咤风云的开源框架——TensorFlow,已然是行将就木了。
一项新研究提出了名为Transition Model(TiM)的新范式,试图从根本上解决这一矛盾。
FireRedTTS-2 针对当前对话合成的两大痛点:无法逐句生成(灵活性差)与合成质量不稳定(发音错误、说话人切换混乱、韵律不自然),升级了两项关键模块。
北京深度逻辑智能科技有限公司推出了 LLaSO—— 首个完全开放、端到端的语音语言模型研究框架。
只用 1.5% 的内存预算,性能就能超越使用完整 KV cache 的模型,这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。
与单纯的聊天机器人不同,它更强调能把事办好的执行力,试图把庞大的本地生活服务网络与新一代智能体形态结合起来。这种模式背后,是美团希望通过技术重构服务触点,让 AI 成为消费者与城市生活之间的智能接口。
这个名叫Gauss(高斯)的新AI Agent,有点杀疯了的感觉。
对于企业而言,PagedAttention 不仅是一项技术优化,更是让 LLM 从“高成本实验”走向“大规模商用”的关键桥梁——无论是客服机器人、智能助手还是代码生成工具,都能通过 vLLM 实现更低成本、更高并发的部署,推动 AI 技术真正落地到各行各业。
限流的目的在于防止资源被过度消耗,从而避免 DoS/DDoS 攻击和瞬时高并发带来的雪崩效应。对于分布式架构来说,限流不仅要在 网关层 生效,还需要深入到 各微服务节点,形成多层级的保护体系。
幻觉并非神秘故障,而是统计学习下的必然错误。本文揭示:语言模型的“胡说”,源于密度估计目标与二元评测体系的双重驱动。理解此根源,方能构建真正可信的AI。
在后端面试中,系统设计题是检验一位工程师架构思维和技术深度的试金石。其中,“设计一个短链系统”可以说是最高频的题目之一。
氛围编程,正批量制造「AI保姆」。一位15年资深开发者,为赶工用AI编程,结果bug成山不得不推翻重来,痛哭半小时。如今,一种全新职业「氛围编程清理专家」冲上了热榜。
时薪900美元的AI工程师正成为咨询界新贵,直接挑战麦肯锡等传统巨头。面对高达95%的企业AI项目失败率,传统MBA式顾问空有战略却难落地。为此,Hasura推出了一种新型「AI工程师顾问」应运而生,他们不仅能提供策略,更能亲手编码、部署,弥合了从构想到现实的鸿沟。
在 《自然》 杂志发表的一篇论文中,加州大学洛杉矶分校 Shiqi Chen 等人描述了一种几乎不消耗电量的 AI 图像生成器的开发。
腾讯混元新方法让微调的FLUX1.dev模型人工评估的真实感和美学评分提高3倍以上。
最近的多模态大模型虽然能通过”图像工具+强化学习”处理视觉问题,但现有开源方案存在很大的短板:比如推理方式单调、交互轮次受限、遇到需要反复试错的复杂任务就束手无策。
如果这场攻击完全潜伏下来,那么后果不堪设想。但万万没想到的是,最先把黑客拽出来的,并不是一些所谓的安全专家,而是 一次意外的构建失败。
本文将深入探讨 Doris 的查询加速技术体系,从执行引擎优化到缓存机制,从 Join 策略到资源管理,结合具体场景和代码示例,全面解析如何最大化 Doris 的查询性能。