🔥51CTO热榜:2025-12-10

今天,我想和大家聊聊一个让很多开发者困惑的问题:为什么JDK25都出来了,很多公司仍然还在用JDK8?相信不少小伙伴在工作中都遇到过这样的情况:新项目还在用JDK8,老项目更是雷打不动。明明新版本有那么多诱人的特性,性能也提升了不少,为什么企业就是不愿意升级呢?
LongCat-Image的发布,标志着AI图像生成领域进入了一个新阶段。不再是"参数越大越好",而是"针对性优化更重要"。对中文用户来说,这无疑是个好消息——终于有一个真正好用的中文AI图像生成工具了。
相关性是搜索最基础最重要的信号,旨在衡量搜索结果与用户查询的匹配程度。传统判别式模型直接输出标签或分数,在复杂语义建模方面能力有限。推动相关性建模从判别式向生成式演进,并融入思维链(Chain-of-Thought)推理能力,已成为重要研究方向。
清华大学和面壁智能团队,在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)上的一项研究通过详尽的数据分析揭示了大语言模型进化的隐藏规律:致密律(Densing Law)。
在内存管理这个大舞台上,Buffer(缓冲区)和 Cache(缓存)则是两位至关重要的角色,它们默默工作,却对系统性能有着深远影响。
NVIDIA 研究团队通过 Nemotron-Flash 系列模型,打破了业界长期以来对“深而瘦”架构的迷信,通过修正缩放定律、引入进化算法搜索混合算子以及改进训练策略,构建了一套面向真实设备延迟的全新设计哲学。
企业AI正从实验阶段迈向规模化应用,其影响已深入组织的核心工作流。
硅谷最新的炫耀方式,是预言自己的失业。从皮查伊到奥特曼,大佬们竞相宣称AI将接管公司。而在3万亿美元的豪赌背后,当下的技术尚无法经营好一台自动售货机。
又快到年底了, 一个好友换了一份新的工作,负责数据团队。和他聊了很多,收获满满。经他同意, 将我们讨论的内容整理成文,希望对更多的朋友有所帮助。当许多数据工程师、分析师和科学家被推到数据团队负责人或主管的岗位时,并没有得到太多的指导或建议。因此,这里想整理一份清单,列出要成为数据团队的领导者,你需要知道和做的事情。
NeurIPS 2025见证了历史性的分流:清华大学以微弱差距逼近谷歌,中国AI完成了从数量堆叠向底层架构创新的「质变」突围。在圣地亚哥与墨西哥城的双会场之间,签证壁垒切割了物理空间。这是一场关于算力、人才与技术定义权的「双城记」。
刚刚微软内部也拉响了“红色警告”:悄悄下调了自家AI产品的销售KPI。
GELab-Zero作为阶跃星辰团队开源的GUI Agent模型,凭借其本地可部署、轻量化设计、一键多终端部署等核心功能,以及在多个基准测试中的优异表现,为移动设备的自动化交互和任务执行提供了一个强大的解决方案。
近日,新加坡南洋理工大学 S-Lab、北京智源人工智能研究院(BAAI)、华中科技大学、清华大学智能产业研究院(AIR)等多家科研机构联合推出 Light-X —— 全球首个实现「镜头 × 光照」双维度可控 的 4D 视频生成框架。
QUIC 丢掉了 TCP、TLS 的包袱,基于 UDP,并对 TCP、TLS、HTTP/2 的经验加以借鉴、改进,实现了一个安全高效可靠的 HTTP 通信协议。凭借着 0 RTT 建立连接、平滑的连接迁移、基本消除了队头阻塞、改进的拥塞控制和流量控制等优秀的特性,QUIC 在绝大多数场景下获得了比 HTTP/2 更好的效果。
到底什么时候用 for?什么时候用 Stream?实际上逻辑一点都不复杂,只是我们平时不系统地整理。今天这篇,就带你一次讲透。
本文介绍了测试环境、方法论及核心结果。在本系列后续文章中,我们将深入每个性能维度:探究 TLS 和 SSE 对 RGW 吞吐量的影响、纠删码与复制的扩展特性、并发度与守护进程密度对延迟的作用机制等。
在 Kubernetes 集群中,节点(Node)是运行 Pod 的基础单元。节点维护是保证集群稳定性和高可用性的关键操作。
这篇文章会用最简单的方式带你理解“异步”,并通过实战代码告诉你如何在 FastAPI 中使用它,以及最重要的——什么时候应该使用它。
这一创新解决了渗透测试人员需要同时操作多个终端、记忆复杂语法和管理分散工具的困扰。
ICLR的"幻觉门"事件,可能只是一个开始。类似的问题,很可能已经在更多领域悄悄发生着——法律文书、医学论文、新闻报道、甚至政府文件。我们需要的,是在问题失控之前,建立起有效的防线。