🔥51CTO热榜:2025-12-19

为了了解AI编码模型的真正有效性,我们还需要了解其结构质量、安全性以及可维护性。值得庆幸的是,Sonar[2]在进行这项工作方面处于有利地位,因为我们每天分析超过7500亿行代码。
工业标准文档(如 ASTM、API 等)是制造业、船舶、能源等行业的“技术宪法”,但它们有一个共同特点:结构复杂、规则密集、条件嵌套、表格繁多。
如果你今年刷过一次领英,你大概率见过这两种帖子并排出现: 一边是“AI 把我替了,我失业了”;另一边是“10x 工程师 15 分钟赚 48 万刀”。 再撒点裁员、市场摇摆、行业身份焦虑的调味料——嗯,氛围确实不太妙。
很多 Java 开发者都有一种错觉:“我会用 try-catch,所以我会异常处理。”但现实是——你问 10 个技术负责人,9 个都会告诉你同一句话:大部分 Java 项目,异常处理是失控的。
要是用传统“提示词思维”,AI只会机械回复:“明天可以,请问几点合适?”——看似没毛病,实则啥用没有,完全没考虑用户日程满不满、和对方关系如何。
最强AI智能体编程模型GPT-5.2-Codex登场!上下文压缩,长程任务处理更强,而且还懂网络安全。
本文从实战角度出发,将40个最常用的高频方法划分为 IO 操作、数据预览、数据清洗、筛选索引、高级变换、统计聚合、数据合并、时间序列 八大核心模块,带你构建完整的数据处理知识体系。
小米的合作伙伴大会上,一位95后女生首次公开亮相,介绍她负责的AI大模型。几乎同一时间,腾讯内部架构调整,另一位95后出任首席AI科学家,直接向总裁汇报。这不是巧合,而是一个时代的信号。
每当自然灾害来袭,数据中心的应急响应能力就成了企业生死存亡的关键。据工信部统计,我国每年因自然灾害导致的数据中心服务中断事件超过200起,其中72小时内无法恢复服务的案例占到30%以上。
工业数据杂乱无章、难以捉摸,而且充满变数。但也正因如此,这项工作才如此引人入胜。技术问题固然存在,但大多数时候,其根源在于人为因素——习惯、捷径,或者仅仅是墨守成规。如果你想让工厂更智能、更互联,那就从倾听、实地考察和质疑自己的假设开始。
今天给大家分享的是 Go1.26 即将引入的一个重磅特性—— Goroutine 调度指标。这个特性看似不起眼,但对生产环境的可观测性来说,非常重要。值得升级。
报道称苹果研究团队近日发布多模态 AI 模型 UniGen 1.5,成功在单一系统中集成了图像理解、生成与编辑三大核心功能。
北京时间周四零点,谷歌正式发布新一代AI模型Gemini 3 Flash,作为其2025年大模型领域的收官之作。这款基于上个月发布的Gemini 3打造的高速、低成本模型,明显带有抢OpenAI风头的意味。
本文介绍了10款开源软件工具,包括用于开发AI智能体应用程序、管理可观测性数据流、在大型数据湖中组织数据以及构建3D动画的软件。这些工具在今年备受关注。
本文将基于一台搭载NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB) 的消费级工作站,全程实录使用vLLM、TensorRT-LLM模型优化器、llm-compressor等主流工具,对 Qwen2.5-0.5B 模型进行多种量化方案的实战操作,并通过评测,对比分析其性能表现,旨在为面临同样资源约束的开发者提供一份“避坑指南”。
最近几年,从日本的地震到土耳其的强震,再到我国四川、云南等地震多发区域,一次次的自然灾害都在提醒我们:抗震设计不是可选项,而是数据中心的生命线。
InstanceAssemble 框架通过 级联结构 将文本语义与布局信息分阶段建模,并引入全新的 Assemble-Attention,让模型在面对高密度、多实例布局时依然能保持清晰的空间理解与精准对齐。同时,InstanceAssemble 采用 极轻量的 LoRA 适配方式,即可在保持底模能力的前提下,实现灵活的文本与参考图多模态控制。
OpenAI​可能没有想到,它的“掘墓人”会是谷歌Gemini。现在的Gemini,威胁的不只是OpenAI,还有Meta、微软、苹果等所有对手。
AI不应是巨头游戏,模型也不是越大越聪明。近日,「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型,剑指Scaling Law软肋,为轻量化、开放式AI探索了新方向。
就在昨天,“钢铁侠”马斯克上周在xAI旧金山总部召开的全员大会内容流出了。内容重磅程度堪比一颗生死炸弹!多位了解会议情况的知情人士透露,马斯克向员工表示:如果公司能够在未来两到三年内“生存下来”,xAI 最终将击败所有竞争对手,成为全球最强大的AI公司!