🔥51CTO热榜:2025-12-05

最近,来自 DeepWisdom 的研究员在论文中指出,当前主流智能体框架都被固定的决策粒度束缚住了。ReAct 智能体只会一步步执行细粒度动作,缺乏全局规划;而带规划器(Planner)的智能体虽然能制定高层计划,但规划和执行被硬生生分成两个模块,难以动态调整和优化。
研究团队提出 ProphRL 框架:采用大规模预训练的世界模型 Prophet 作为「面向真实环境」的视频级模拟器,并配合专为流式动作头设计的在线 RL 算法 Flow-Action-GRPO 与 FlowScale,在虚拟但物理一致的环境中直接对 VLA 策略进行强化学习优化,再将优化后的策略部署到真实机器人上。
根据多位研究者反馈,DeepSeek-V3.2 Speciale 在处理复杂任务时出现明显的 Token 消耗异常。
今天的任务,是批量修改 49 台设备的初始密码。看似小事,却让我再次体会:运维不是体力活,而是思维活。自动化不是选择,而是习惯。
ICLR 公布了详尽的调查时间线与最终处理方案。为了彻底斩断恶意干扰的链条,官方做出了「回滚评审数据」并「全员重新分配领域主席(AC)」的重磅决定,试图将评审状态强制恢复至讨论期开始前的「纯净版」,以此确保后续决策不再受已知泄露信息的污染。
芯片速度触顶,AI却在疯狂跃迁。摩尔定律不管用了!Nature最新文章给出一个颠覆直觉的解释:智能的增长不靠芯片,而是结构被重新组织,更多单元被接入同一套协作网络。
中断是硬件与系统通信的核心方式,而网络卡这类高速设备的中断请求若频繁触发,会频繁打断内核进程,反而降低效率。软中断正是为解决这一问题而生的“缓冲层”,它将紧急但非即时的中断处理任务拆分,让内核能灵活调度。
理解 HashMap 的本质,不只是为了面试,而是为了写出更可靠、更高性能、更稳定的 Java 服务。如果说 JDK 8 为 Java 写下了新的时代,那么 HashMap 的树化机制,就是其中最隐秘也最关键的升级。
在一场CIO闭门会议上,技术领导者普遍表示,虽然企业在AI安全、治理和规范使用方面已有明显进展,但最大挑战依然是——无法证明AI的可衡量投资回报率。多数AI项目停留在试验阶段,带来的只是流程改善与体验提升,却难以直接转化为成本节约或利润增长。
当前大多数方法采用“语言描述式调优”,即通过文本符号让模型学习空间概念,却从未真正“看见”这些概念在视觉上的表现,导致模型出现“视觉文盲”现象——即无法在生成回答时关注到正确的视觉区域。
Redis 的“单线程”不是技术落后,而是在其特定场景下的最优解——用最简单的方式,实现最高的性能和可靠性。​
今天,我们不讲枯燥理论,而是借助一份 真实案例数据——豪华汽车购买预测,带你从基础到建模一站式掌握 Pandas的常用操作与实战思维。
Java/Scala平台的高性能分布式计算框架,采用Actor模型简化并发编程,虽然不是专门为AI智能体设计,但因其强大的分布式处理、容错和消息传递能力,被广泛用于构建大规模多智能体系统,特别是需要高可靠性和可扩展性的企业级应用。
今天我就来给大家盘点一下C++界那些性能怪兽级的内存分配器,看看哪个最适合你的项目!
作为踩过Claude被封、试过字节Trae内测的“工具尝鲜狂魔”,我抱着“试试不亏”的心态用了阿里Qoder整整两个月。从最初把它当普通编辑器,到现在后端开发依赖它拆需求、前端写页面靠它提效,彻底从“质疑党”变成“自来水”。
Gemini 3 Deep Think用2.5倍的暴力性能把GPT-5.1踩在脚下,OpenAI若再不发新模型,这「推理之王」的宝座今天就正式换人了!
在「大模型+机器人」的浪潮中,让机器人「听懂人话」已经不难,真正难的是——既要听得懂,还要走得对、走得稳。北京大学最新工作MobileVLA-R1把大模型的「链式思考(Chain-of-Thought)」真正搬进了四足机器人。
攻击者的技术演进已达到新的维度。他们不再局限于传统的密码窃取,而是将攻击目标精准定位于企业日益依赖的云身份体系。随着MFA成为安全标准配置,攻击者也相应进化,开发出了一系列能够有效规避多因素认证的高级攻击技术。
Ilya和LeCun等顶尖AI大佬不约而同地指出:真正的突破,必须来自架构层面的根本性创新,而非对现有Transformer流水线的修修补补。
Flink 2.2.0 的核心目标是深度融合实时数据处理与人工智能能力,为构建低延迟、高智能的数据管道提供强大支撑。