🔥51CTO热榜:2025-11-19

全球企业在生成式AI上投入巨大,但高达95%的AI项目没有实现回报。少数成功者表明:AI成功的关键不是技术,而是战略、治理、数据及组织准备度。
当AI能「看」见实验室的细节,能「听」见研究员的每一次反应,能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时,AI将通过人类的双手,直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。如今,这一幕正在发生在微纳加工的超净间与生命实验室AI不仅能理解电子器件的诞生,也开始洞察细胞与类器官的生长。从芯片到细胞,从材料到生命,「人机共融」的边界,正在被重新定义。
在深入讨论主键生成策略之前,我们需要先理解分库分表的基本概念。严格来说,分库分表包含了三个层面的拆分:分数据源、分库和分表。在实际生产环境中,这三者往往会组合使用。
项目必须目标清晰、边界明确、用户群体单一,避免泛泛而谈的“平台级”构想。聚焦才能穿透,小切口才能快落地。避免启动“AI战略平台”“智能中枢”等宏大叙事项目,初期极易陷入资源黑洞。优先选择“工具型”“插件型”轻量级场景,如“嵌入现有IM的问答机器人”“审批流程中的摘要助手”。
贝索斯再次上阵,剑指实体AI!马斯克直言:不要再抄我作业了。
通过本文介绍这三个简单的原则,帮助我们理解人工智能能做什么——以及它不能做什么。
Gemini能根据用户输入,自动生成100+条创意,并由一组Agent对这些创意进行打分,排名,产出结构化的评审报告。
本文我们就以面试为导向,从根源出发,深入聊聊消息队列积压的应对之道。
AI的发展浪潮,已经逐渐从单纯的模型能力竞赛,转向了如何让AI自主完成复杂任务的全新阶段。
新加坡管理大学,香港中文大学,斯坦福大学等,提出一个名为UniVA(Universal Video Agent)的开源全能多智能体框架。
随着K2的发布,开源AI模型领域的竞争变得更加激烈。无论是技术创新、性能表现,还是实际应用,K2都展现出了强大的竞争力。对于开发者和企业来说,这意味着有了更多选择,也意味着AI应用的门槛将进一步降低。
人类首个AI创作型导演诞生!Josh Wallace Kerrigan用GenAI工具,构建Neural Viz的外星宇宙,避免硬碰AI短板,转而实验伪纪录片形式。
本文将深入探讨Celery的核心架构,并通过一个完整的、生产级的代码案例,向你展示如何利用Celery,将耗时的模型调用转化为一个优雅、可扩展、高可用的异步任务,彻底解放你的主应用。
今天,带着大家使用SpringAI  Alibaba框架,从零开始构建一个功能完善的智能对话助手。无论你是刚入门的新手还是有一定经验的开发者,都能通过本教程快速掌握大模型应用开发的核心技能。
AI正悄悄蚕食整整一代人的入场券。新人难觅岗位,毕业生不得不面对「没有经验就没有工作,没有工作就无法获得经验」的恶性循环。当实验中的AI为「活下去」开口敲诈,人类才真正看见技术失控的阴影。在淘汰一半初级白领与缔造10%增长之间,我们还有多少时间为AI加装护栏?社会命运不能只寄托于几家公司的良知,更需要制度保障。
11年前,谷歌收购DeepMind,花巨资买来一个「诺贝尔奖 + 顶级科学家 + 世界级实验室」,没想到却被OpenAI抢先推出ChatGPT,几乎动摇谷歌核心搜索业务,这一切背后的核心人物正是谷歌的AI掌门人哈萨比斯。
MonkeyOCR v1.5不仅仅是在数据指标上实现了突破,它更致力于解决文档解析在真实工业场景中遇到的核心痛点。
今天继续回答星球水友提问。这是一个典型的,短文本分词搜索的问题,简单聊聊自己的经验。
这是字节Seed康炳易团队带来的最新研究成果Depth Anything 3(,获谢赛宁盛赞。
近日,微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker,这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”,在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。