🔥51CTO热榜：2025-11-14

传统的季度甚至月度补丁节奏已完全失效。攻击者如今能在漏洞披露后数小时内完成武器化，远早于企业分析验证漏洞的时间，通常更远早于修复补丁的部署周期。

Hulu-Med代表了迈向整体化、透明化、高效能医学AI的重要一步，它不仅是一个高性能的模型，更是一个开源开放的研究起点和一份详尽的技术蓝图。

我们非常荣幸地宣布，我们试图回答这些问题的论文 UNCOMP 已被 EMNLP 2025 主会接收！我们不仅提出了一个高效的推理框架，更重要的是，我们提供了一个全新的理论视角来理解 LLM 内部的信息动态。

DemoHLM以“单仿真演示驱动泛化移动操作”为核心，通过分层控制架构与高效数据生成 pipeline，破解了人形机器人训练成本高、泛化差、迁移难的三大痛点。

香港科技大学（广州）联合阿里巴巴通义实验室展开系统性探索，首次提出通用视频检索概念，并构建了包含16个数据集、覆盖多任务与多领域的综合评测基准UVRB；合成了155万条高质量、多模态、任务多样化的视频-语言训练对；并为多模态大模型底座量身设计了任务金字塔课程训练策略。

这篇带“Le”的论文，介绍了一种自监督学习方法，于11月11日在arXiv提交，是LeCun的最新公开成果。

GoldenDB 是商业数据库，需要获得商业许可，涉及核心业务时，选择 GoldenDB 可能会选择分布式架构、弹性扩缩容、高可用性和容灾能力，这些方面都让选择 GoldenDB 的成本升高。

在持续压力下，堆占用更紧、长尾更晚出现，吞吐更像平滑降级，而不是随机晃。如果要严格控资源，我会选 Rust：薄框架起步，剖析分配点，避免在高扇出里滥 clone。

在 StarRocks 中审计日志记录了所有用户的查询和连接信息，理论上我们只需要对这些日志进行分析就可以得到相关的慢 SQL，高 CPU、高内存的 SQL 信息。

许多企业在使用AI时仍停留在“盲人摸象”的阶段：用孤立的试点衡量成败，只关注节省时间或成本，从而错失系统性变革的机会。真正的AI价值不在于单个任务的加速，而在于以系统视角重塑工作设计、消除跨部门摩擦并重新定义价值交付。

AI带来决策加速、智能化和自动化机遇，但风险深不可测，传统治理模式已难以应对自我修改和自适应的智能体。

如果有一天，你写了十年 JavaScript，却突然发现：你根本不会写“新 JS”了—— 那八成是 ES2026 上线的那天。它看起来只是“又一版标准”，实际上是在悄悄篡改我们对数据、异步、类型安全的全部认知。

本文将通过五个无可辩驳的理由，向你阐明：为什么现在，是时候“放弃”os模块，全面转向pathlib了。

研究者们提出了 FDA（Model Merging with Functional Dual Anchors）——一个全新的模型融合框架。

真正的无锁线程池其实是个伪命题,但无锁内存池和无锁队列却是低延迟系统的标配。让我从实战角度,结合顶级开源项目的设计思路,给你讲透这三个组件的设计哲学。

Character AI和耶鲁大学的研究团队联手推出OVI（Ovi: Twin Backbone Cross-Modal Fusion for Audio-Video Generation）。

全新一代主打原生全模态，最开始就把语言/图像/视频/音频放在同一套自回归统一架构里，做统一的理解与生成训练。

无论你是想快速开发一个小工具，还是构建复杂的企业级应用，总有一款适合你。下面就为大家介绍8个值得关注的Python GUI库。

MySQL 的事务隔离级别是一个层次分明、权衡精妙的系统。从 RC 到 RR，不仅仅是隔离性的提升，更是 MVCC 从“每次生成视图”到“第一次生成视图”的转变，以及锁机制从“行锁”到“Next-Key Lock”的升级。

本文通过提出一个新框架，将模态跟随重新定义为“相对推理不确定性”和“固有模态偏好”共同作用的动态过程。研究揭示了一条稳健的法则：模型跟随一个模态的可能性，会随着其相对不确定性的增加而单调下降。同时，“平衡点”为此固有偏好提供了原则性的度量。

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