🔥51CTO热榜:2025-11-13

2025 年,“财政审慎”成为很多企业技术投资的核心关键词,不再单纯以“规模扩张”为目标,而是通过精细化管理,核查每一项技术支出的合理性、利用率及价值贡献。这种转变不仅源于经济环境的不确定性,更反映出了企业对“技术投资要与业务目标对齐”的深层需求,这为 CFO更加深入地介入网络安全投资决策奠定了基础。
你是梵高,你透过万物看到燃烧的色彩和震颤的线条,你用尽全力想让别人看见你所看见的,即使这份热烈让你疼痛、让你孤独。你知道自己可能疯了,但疯狂和清醒之间,你选择忠于那个内在的火焰。
深入理解AQS的实现原理,不仅有助于我们更好地使用Java并发包中的各种同步工具,还能够指导我们设计和实现高性能的自定义同步器,是Java并发编程进阶的必备知识。
复用这些模式。根据你的数据灵活调整。如果其中某个模式为你的工作流节省了宝贵时间,请告诉我——然后关注更多能够在笔记本电脑上发挥超出预期效果的实用技巧。​
简单来说,传统RAG的稠密检索将文本和查询转换为数值向量,存储在向量数据库中,通过语义相似度(而非词汇相似度)查找结果;而稀疏检索(如BM25)则聚焦词汇本身,通过统计文档中术语的出现情况计算匹配得分。
随着 ColBERT、ColPali 等多向量模型的进一步发展,以及 MUVERA 这类优化算法的不断演进,多向量检索的效率瓶颈正在逐步被克服。未来,在推荐系统、搜索引擎、文档检索等场景中,多向量技术很可能成为标准配置。
本文解读 CNCF 的 Kubernetes AI Conformance 项目,深入分析一个 AI 平台要达到 Kubernetes 原生标准需满足的架构、调度、存储、网络与互操作性要求。
想让AI 能通过 MCP 访问和操作数据库,就需要先把你项目的数据库做成一个MCP Server,这里我只推荐搞开发/测试环境的数据库哦,线上环境的数据库还是别让AI直接操作了吧,毕竟程序和人有一个能跑就行......
GitHub 报告表示:「这一里程碑事件是过去十年来开发者转向类型化 JavaScript (typed JavaScript)趋势的集中体现,也标志着 TypeScript 正在成为现代开发的新默认选项。」
到底香在哪?我连夜 clone、拆包、抓包,把它的骨架和脾气摸了个遍。下面把完整拆解笔记分享给大家,跟着思路走,我们也能用 30 分钟搭出一套「边缘节点 + 浏览器」的 AI 应用。
基于基准测试结果,思维链推理与生物推理拥有惊人相似性,而且“任何具备足够表征能力、充足训练数据和适配计算力的系统,均可执行任意可计算任务”。而大推理模型已经几乎可以满足这些条件。
互联网就像一座巨型写字楼,里面的每间 “办公室”— 不管是网站还是服务器,都有独一无二的门牌号,这就是 IP 地址。没有 IP 地址的设备(电脑、手机),就像没带 “助理” 的员工,连写字楼大门都进不去。
这篇试图说清楚:项目客户画像、真实需求场景、MVP 需求边界梳理过程以及技术方案的七个关键维度拆解。
人工智能在关键应用领域(涵盖所有行业)的未来取决于构建智能顾问系统,该系统需将知识图谱的结构化知识和可解释性与语言学习模型的自然语言理解和模式识别能力相结合。这并非是在技术之间做出选择,而是要认识到,仅靠语言学习模型无法构建可信赖的人工智能。知识图谱恰恰提供了这一基础。
在日常开发中,我们经常需要实现复制文本到剪贴板的功能。虽然很多人习惯使用 clipboard.js 这样的第三方库,但其实浏览器原生提供了几种实现方式。下面介绍三种实用的复制方案,你可以根据项目需求选择合适的方法。
你可能会为Banana2精确的文本渲染、超逼真的场景以及手解数学题的推理泛化能力而啧啧称奇,那么Nano Banana到底是怎么来的?
Google还添加了一个代码助手工具包——MCP服务器,它连接到Google Maps的技术文档。开发者可以利用这个连接获取关于如何使用Google Maps API和数据的答案。上个月,公司还为Gemini的命令行工具推出了扩展,让开发者能够访问Maps数据。
清华团队带着一个朴素的想法开始了这项工作:"如果我们用最基础的配方,但训练得足够充分,能到什么水平?"
未来的关键机遇在于交互性。未来的世界模型将允许人类和智能体以新的方式与生成的世界互动,从而在模拟、机器人等领域解锁更多用例
对于新上线的模型,OpenAI 表示出色的 AI 不仅要聪明,还要让人与之对话变得愉悦。GPT-5.1 在智能和沟通风格上都有了显著提升。