🔥51CTO热榜:2025-11-27

今天,我就给大家带来一个 Easysearch 的隐藏神技——写入限流(Write Throttling)!它能帮助我们将 bulk 操作对集群的压力,精确地限制在可接受的范围。
提示级攻击的兴起,标志着AI安全从“模型能力建设”转向“输入输出全链路防护”。工程团队需突破传统安全思维,认识到LLM的“指令遵循”特性既是核心能力也是主要弱点。
我们要监听 ​​scroll​​ 事件,要计算 ​​scrollTop​​,要为了性能加上 ​​throttle​​(节流)或 ​​debounce​​(防抖),甚至还要请出 ​​IntersectionObserver​​ API……
随着大模型上下文窗口持续扩展(已达1M token)和图神经网络技术成熟,进阶RAG将突破“辅助工具”定位,成为支撑企业级复杂决策的核心引擎。从“检索增强生成”到“智能知识协同”,这场技术进化正重新定义AI与人类专业知识的协作范式。
生产级的 Agentic 应用涉及大量动态内容,诸如历史会话、记忆处理,工具调用、知识库召回,模型生成,脚本执行和流程控制等环节给 Agentic 应用生成的效果带来很大不确定性。可观测性贯穿 Agentic 应用开发调试、运维迭代的全生命周期,并串联 Agentic 应用执行和上下游系统中的工具、模型和调用方,是支撑 Agentic 应用生产落地的关键。
Anthropic使用Claude评估匿名化的Claude.ai对话记录,估算AI的生产力影响。根据Claude的估算,人们通常使用AI处理复杂任务,这些任务平均需要1.4小时才能完成。通过将任务匹配到O*NET职业分类和BLS工资数据,这些任务如果由人工完成,估计需要55美元的人力成本。
为避免缓存问题,可通过 ETag 或 Last-Modified 实现条件请求。此外,支持 HTTP 范围请求(ResourceRegion)可实现断点续传,显著提升大文件传输体验。本篇文章将结合代码示例,系统化讲解二进制数据传输的核心技术与优化策略。
你可以把容器编排玩得花里胡哨,可以把 YAML 写得漂漂亮亮,但只要线上故障一来、服务器卡死、日志暴乱、端口冲突、内存泄漏……没有扎实的 Linux 基础,一切都将毫无还手之力。
Google 引入了 Kueue,一个构建在原生调度器之上的作业级 (Job-level) 队列管理器。Kueue 负责决定何时接纳一个作业,基于配额、优先级和公平策略进行裁决。它实现了Gang Scheduling,确保一个训练任务的所有 Pod 要么全部启动,要么全部排队,避免了资源死锁。
这篇发表在顶会 NeurIPS 2025 上的研究,揭示了扩散模型(Diffusion Models)推断过程中一个长期被忽视的物理本质:去噪不仅仅是求解微分方程,更是一个系统性降低不确定性的信息传输过程。
我们在项目开发维护过程中会有很多公共变量或资源,需要统一管理,以前可以把它们写在程序公共类或者配置文件中,可是这样以后有变动,程序就需要重新部署,很是不方便,而且分布式、微服务等技术出现,修改维护多个项目管理也变得复杂。
研究团队没有选择让 AI 去阅读枯燥的软件手册,而是通过逆向工程,让机器观看并学习如何像人类工程师一样操作 Onshape 这样的专业 CAD 平台。
Anthropic再发Agent工程实践神文:Effective harnesses for long-running agents(适用于长期运行Agents的有效工具),强烈建议大家围观阅读。
马斯克主动为Grok 5戴上「纯视觉感知」与「拟人延迟」的双重镣铐,彻底告别API读数据与暴力手速的作弊时代,向传奇战队T1发起挑战。
MCP Apps扩展不仅仅是一组模式变更,它正在成为一个智能应用运行时:一个为AI模型、用户和应用程序之间新颖交互奠定基础的系统。这一标准化将为整个AI应用生态系统带来更一致、更安全、更强大的交互体验。
香港科技大学(广州)等单位的研究团队发表于NeurIPS 2025的论文揭示,SNN性能不佳的根源并非二进制激活本身,而在于频率偏置问题。
Kubernetes 生态系统正在经历一场关于其如何管理外部流量的根本性转变。2025 年 11 月 12 日,Kubernetes 宣布[2] Ingress Nginx 退役,它是云原生基础设施中最广泛部署的组件之一。尽力维护将持续到 2026 年 3 月[3],之后该仓库将进入只读状态,不再提供安全补丁、错误修复或功能发布。
上一代AI生图顶流Flux(黑森林实验室出品)带着新模型杀回来了——Flux.2。
前端架构对系统可扩展性的重要性不亚于后端。糟糕的API调用模式会导致请求浪费、服务器压力增大,最终影响用户体验。
由中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 共同提出了 QDepth-VLA —— 一种结合量化深度预测(Quantized Depth Prediction) 的 3D 信息增强型 VLA 模型。