🔥51CTO热榜：2025-12-22

在 GitHub 上发现了 eza，一个用 Rust 写的 ls 命令现代替代品，它像是给老旧的终端文件列表做了一次全面升级，颜色更鲜明了，信息也更直观了，让人眼前一亮。

数据库就像餐厅后厨，高负载下一旦扛不住，所有依赖它的功能都会崩，这就是“雪崩”。今天就用最通俗的语言，拆解5个避免数据库雪崩的核心技巧，新手也能轻松get～

模型通过在可自动验证的奖励环境中进行强化学习训练，会自发地形成推理策略，比如将问题分解为中间计算、循环计算等，具体可参考DeepSeek R1。

2025 年 6 月 25 日，Swift 开源项目正式宣布成立 Swift Android Workgroup——一个被 Swift 社区官方挂名、面向 Android 原生支持的工作组。很多人第一反应是： “啊？Swift……去 Android？苹果这是要干嘛？”

从世界模型、模拟和智能体，一路聊到材料、超导体，甚至可控核聚变。这期播客里，哈萨比斯几乎是站在谷歌的当下，眺望AGI的全局图景。

直到团队引入 Hera 日志平台，并基于 SpringBoot 完成无缝集成，这些痛点才得以解决。本文将从架构师视角，详解 SpringBoot 集成 Hera 的完整落地流程，带你实现日志查看效率的 “量级跃迁”—— 从传统的 “日志大海捞针”，到 Hera 的 “精准定位 + 链路溯源”。

new(expr) 这个特性解决了 Go 中创建基本类型指针时的不便，让代码更简洁一致。虽然改动不大，但确实提升了开发体验。这个特性将会在 Go1.26 版本正式发布，由 Alan Donovan、Ian Lance Taylor、Rob Pike 等核心团队成员推动完成。

DualCamCtrl 提出了一种集成深度信息的双分支视频扩散模型，实现了更精准的相机控制视频生成。

对于人工智能领域而言，2025 年是大语言模型（LLM）快速演进、重磅事件密集出现的一年。

当这些智能体不再只是 “同事”，而是被迫变成 “竞品”，甚至是 “对手”，会发生什么？

近日，来自 Meta、香港科技大学、索邦大学、纽约大学的一个联合团队基于 JEPA 打造了一个视觉-语言模型：VL-JEPA。

作为一名深耕C++后端开发多年的老司机，这个问题我太有发言权了。今天就来给大家详细盘点一下C++生态中那些优秀的网络库，顺便聊聊它们的优劣和适用场景。

华中科技大学、南洋理工大学、商汤科技和上海人工智能实验室团队推出了 CineCtrl。作为首个统一的视频摄影控制 V2V 框架，CineCtrl 通过解耦交叉注意力机制，摆脱了多控制信号共同控制的效果耦合问题，实现了对视频相机外参轨迹与摄影效果的独立、精细、协调控制。

当模型在海量公开互联网数据中学习时，它不仅掌握语言与推理能力，也不可避免地接触到 CBRN（化学、生物、放射、核）危险制造、软件漏洞利用等高敏感度、潜在危险的知识领域。

浙江大学 ReLER 团队发布 ContextGen，一个新型的基于 Diffusion Transformer (DiT) 的框架，旨在通过上下文学习，可靠地完成图像引导的多实例生成任务！

近期 MoE 模型展现出明显的高专家粒度（更小的专家中间层维度）和高稀疏性（在专家总数增加的情况下保持激活专家数不变）的趋势，这提升了单位 FLOPs 的模型质量。

庞若鸣今年夏天离开苹果后，Zhifeng Chen开始直接领导苹果基础模型团队，直接管理二十多名下属。

近日，上海人工智能实验室的研究团队提出了一种全新的后训练范式——RePro（Rectifying Process-level Reward）。

最近，一位肯尼亚作家的“控诉贴”登上Hacker News热榜。

CMU（卡内基梅隆大学）教授、艾伦人工智能实验室研究员Tim Dettmers从硬件瓶颈、资源成本、现实应用三重维度论证。

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