🔥51CTO热榜:2025-12-09

一文看懂CUDA Tile背后的算盘与野心。
10:13  51CTO  OpenAI的「梦醒时分」
这个冬天,OpenAI感到格外寒冷而难熬。今年OpenAI概念股涨了74%,而谷歌概念股涨了146%,是OpenAI的两倍。昔日「救世主」OpenAI跌落神坛,深陷2070亿美元的资金预估缺口与信任危机;而老巨头谷歌凭借深厚家底强势复仇。当AI狂热撞上冰冷账单,一场关于信仰、资本与生存的残酷博弈正在上演,神话终将被现实戳穿。
在AI的浪潮下,学术研究正在被商业机构加速「量产化」,包装成明码标价的「入学筹码」。这不仅稀释了学术研究的含金量,挤占了学术资源,也可能导致学术通胀、学历贬值与更深层的信任危机。
刚刚靠Scaling Law打了场漂亮的翻身仗,谷歌Gemini 3全网爆火就是最好的验证。
如果要继续使用 MinIO,有这么几个注意事项。第一是应该用什么版本。 虽然说MinIO 20250422 版本是最后一个功能完整(带有控制台 GUI)的版本,但老冯还是建议使用最新的版本。
经过两天的激烈较量,前三赛队新鲜出炉:浙江大学Wongtsai摘得桂冠,上海交通大学IRMV和北京理工大学CyberPrime团队紧随其后,分获亚军、季军。(均为机器狗方案)
从Transformer到NL,深度学习正在从“数据驱动的特征学习”向“类脑驱动的自主学习”演进。HOPE模型的成功证明,模拟人类大脑的层级化记忆与多时间尺度更新机制,是解决大模型“顺行性遗忘症”的有效路径。
ELERAG 用“实体身份证”给 RAG 加事实锚点,证明:在垂直教育场景,轻量级“语义+符号”混合重排,比通用大重排器更准、更快、更省。下面让我们看具体怎么做的吧!
现在很多网站都需要保护自己的内容。比如付费课程、在线考试、数字文档等,都不希望内容被轻易复制传播。今天我们来聊聊前端怎么实现内容保护。
俄亥俄州立大学团队在2025年ICML会议上推出的HippoRAG 2,为这一难题提供了突破性答案。作为2024年NIPS会议HippoRAG算法的升级版本,该框架通过深度段落整合、优化知识图谱构建和智能检索机制,实现了事实记忆、意义理解和关联性任务的全面超越,让RAG系统更接近人类记忆的工作模式。
每次 N8N 版本升级后,很多同学都遇到过这件“糟心事”:兴冲冲地更新完 Docker 镜像,重启一看,之前的社区插件(Community Nodes)全变红了,根本用不了!
只要你理解对象头的成本,在工程中做出正确的结构选择,就能轻松节省 数百 MB ~ 数 GB 的内存,让服务更轻、更快、更稳定。
面向未来,DBA 团队将持续强化两大核心能力:一是筑牢数据安全防线,构建全周期数据安全治理体系;二是夯实工程化落地能力,推动智能技术与业务场景的深度融合。以此为基础,充分释放 DBA 在数据库 “智能自治运维” 与 “全域数据价值挖掘” 领域的双重价值,为企业数字化与智能化转型提供坚实的数据支撑。
我曾对 Anthropic 于2024年11月推出模型上下文协议(MCP)[2]作为AI与工具集成的通用标准持怀疑态度。想象这个有限而粗糙的标准能够实现AI生态系统中的融合,这似乎是乌托邦式的。然而,在过去的一年里,MCP迅速普及,这是其他标准或技术很少能如此快地实现的。这是关于MCP意外崛起并成为AI连接的普遍接受标准的一个视角。
马斯克预测,在不到3年的时间里,生成AI比特流成本最低的方式将是:部署具备本地化AI计算能力的卫星。
他们盯上了符号级扰动——emoticon(颜文字)。相比 emoji 或乱码,颜文字更不起眼(用户调研见图1),却极少出现在训练语料,导致模型学不出稳定 embedding。
今天就用最通俗的语言+实战代码,带新手吃透range的所有用法,从基础创建到高级技巧,再到避坑指南,看完就能直接用在循环、序列生成等场景中。
当你还在纠结要不要用一下AI时,OpenAI已经拎着8亿人的加班数据,在被谷歌和Anthropic逼到墙角的企业战场上拼命自救——到底是谁在每天白赚1小时,谁又在被时代悄悄淘汰?
为了打破英伟达的算力垄断,谷歌正在扶持云服务商Fluidstack分发自研TPU芯片,目前该公司正洽谈一轮7亿美元的巨额融资。最有意思的是,本轮融资的潜在领投方,竟是被OpenAI「扫地出门」的天才研究员阿申布伦纳。在这场算力豪赌中,谷歌的野心、前OpenAI核心成员的复仇与资本的狂热正交织在一起。
英伟达H200终于获批了!美国以「代差优势」为前提,放行上一代旗舰芯片,并顺手抽走25%「回扣」。其性能是H20的6倍,却仍落后于最新Blackwell架构。