🔥51CTO热榜:2025-10-23

据英国《金融时报》报道,史蒂夫・班农(Steve Bannon)、梅根・马克尔(Meghan Markle)与斯蒂芬・弗莱(Stephen Fry)等公众人物,正与其他各界人士组成一个联盟,共同呼吁对所谓“超级智能”的研发实施“禁令”,以抵制先进人工智能系统的发展。
Meta 公司发言人正式确认,其人工智能部门将裁撤约 600 名员工,覆盖 AI 基础设施搭建、基础人工智能研究及产品相关核心岗位。值得一提的是,此次裁员涉及大量长期投身 AI 技术研发的人员,成为 Meta 近期 AI 战略调整中最受关注的 “瘦身” 动作。
现代数据建模并非要取代以往的数据模型,而是要提升它。它尊重结构和逻辑的原则,并赋予其协作、智能和意义。它是架构与同理心的交汇,也是数据的未来将更加人性化的地方。
Claude Skills 的按需加载不算创新。而且,这个"按需"到底有多准?如果匹配算法不够聪明,该加载的没加载,不该加载的加载了一堆,那成本优势就没了。而且"扫描技能库 + 自动匹配"本身也要消耗计算资源。
刚刚,OpenAI内部秘密项目「Mercury」(水星)曝出!该项目正高薪招募百名前投行精英训练财务模型,旨在替代初级银行家的重复性工作。业内普遍认为,这是OpenAI在算力成本高企背景下,加速商业化与盈利的关键一步。
香港中文大学与快手可灵团队联合提出了一种全新的运镜可控的视频生成框架 CamCloneMaster。
了解如何借助仅售3 美元的GLM Coding Plan,将GLM-4.6模型无缝集成到你的工作流程中,并轻松释放创建动态Web应用程序的潜力。
RAG和微调从来不是二选一的单选题,而是要看你想解决什么问题。就像医生开药,头疼和胃疼用的方子能一样吗?
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里,研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法,通过替换模型内部的MLP模块,让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻,而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%,也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
世界在AI眼中活了过来!谷歌Grounding with Google Maps功能上线,Gemini可调用2.5亿地点信息,结合搜索工具,提供更准确、更及时的答案,完美适用于旅行规划和本地服务。
你永远无法精确描述出梵高的笔触或王家卫的光影。AI创作的未来,是让AI直接「看懂」你的灵感,而不是去揣摩你的指令。
为了评价学术展示视频的质量,本文收集了 101 片论文和对应的作者录制的学术展示视频作为测试基准,并从学术展示视频的用途出发,提出了四个评价指标: Meta Similarity, PresentArena, PresentQuiz 和 IP Memory。
这样一位大佬突然面临找工作了,OpenAI以及各路初创公司反应都很快,直接开始在评论区排队抢人。
很多团队把语义标签当“调味料”随手一撒就完事。 结果:读屏器被绕晕、搜索引擎靠猜、CSS 脆到一碰就碎。 我见过不少“看起来现代”的标记,实测却伤害用户。 问题不在 ​​div​​,而在语义元素的错误使用。
在销售与客流承压的背景下,零售巨头塔吉特正以AI为核心推动全面转型。塔吉特正通过生成式AI平台“Target Trend Brain”加速趋势洞察与产品开发,用AI激发设计师的创意。
康奈尔大学最新研究指出,大语言模型(LLM)在长期接触低质量网络内容后可能出现类似“大脑退化”(brain rot)的现象,其理解力、推理力及伦理一致性均显著下降。
生成式AI正快速渗透到企业运营中,从合同审查到客户支持再到财务审批,但现实远不如预期。研究显示,平均37个AI试点中仅有3个真正成功,暴露出企业AI落地的“四大生死考验”:安全性、可观测性、模型评估与业务集成。
我研究了一下,看看能不能直接在 React 组件中直接使用 class,而不是 ​​className​​,这样我的代码演示不就对味儿了吗?这一次,折腾了一会儿,我还真研究出来了!
实验结果显示,与传统的在线策略RLVR(基于可验证奖励的强化学习)方法相比,ExGRPO在不同基准上均带来了一定程度的性能提升。尤其在一些极具挑战性的任务(如AIME数学竞赛题)上,提升效果更为明显,证明了ExGRPO在攻克复杂推理难题上的有效性。
运营商对PCDN进行封杀,是一种必然趋势。目前,视频业务流量占互联网总流量的70%以上。如果放任PCDN的发展,那么,对运营商来说,将导致严重的收入损失。但是,简单粗暴的封杀方式,也不可取。