🔥51CTO热榜:2025-12-25

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规模扩张和技术迭代背后,视频网安全深层矛盾凸显,面临“三重失衡”困境,即政策强制与实践落地、技术供给与场景需求、AI技术融合视频应用后与全链路高维度攻防对抗安全之间的失衡,此困境已成为该领域发展的关键瓶颈。
Controller 层依旧有一席之地,说明他的必要性;说它是配角是因为 Controller 层的代码一般是不负责具体的逻辑业务逻辑实现,但是它负责接收和响应请求。
本节重点介绍 4 MiB 对象大小结果,作为中大型对象大小的代表性案例。对于更大的对象,由于传输效率更高,每字节开销更低,本文观察到的趋势通常保持不变或进一步优化。
刚刚,海外媒体 AppleInsider 给出了一则相当详实的报道,揭开了苹果这一年在AI方面所作出的战略调整和研究进展。 并仔细分析了2026年的苹果这头巨象的关键节点和聚焦方向,值得一看。
这一年,我们见证了大语言模型从底层架构到交互逻辑的全面重构,基于可验证奖励的强化学习(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)取代了单纯的人类反馈,使模型具备了真正的思考与回溯能力。
这篇论文给当前火热的多智能体即正义的盲目技术狂欢泼了一盆冷水,也同时递上了一把精准的手术刀。
AI已经不只会「答题」,开始下场「挣钱」了。但它也可能顺手给你产出17份PPT,把你淹没在电子垃圾里。下一代AI也许真能赢过专家,可更刺激的问题是:它会替你上班,还是让你转职为「AI监工」?
视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了!清华开源TurboDiffusion,将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代,单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片!
为了追求极致的性能,现代推理框架如SGLang、vLLM等不断引入新的优化技术。
JarvisEvo 应运而生。它不仅仅是一个连接 Adobe Lightroom 的自动化工具使用者,更是一次大胆的探索:探索 Agent 如何通过「内省」,真正实现自我进化。 ​
据国家广电总局数据,2024 年省级 IPTV 用户平均 ARPU 值已不足 15 元,较三年前下降 22%。
随着SaaS在供应链中的广泛应用,企业获得了速度与灵活性,也同时失去了对工具、访问点和数据流的可见性。“SaaS泛滥”和影子IT正成为供应链安全的隐形风险放大器。
2025年,AI记忆系统将迎来爆发期。大模型的上下文窗口再长,也无法替代一个设计良好的记忆系统;智能体的能力再强,也需要记忆来实现真正的自主和进化。当论文画出了完整的地图,当电子书铺好了实践的道路,剩下的就看我们如何走出自己的路径。
今天给大家扒一扒职场中最常用的四个可视化库(重点讲pyecharts),从优缺点、适用场景到实战代码,一次性讲透,新手小白也能直接抄作业!
中国电信集团 CTO、首席科学家、中国电信人工智能研究院(TeleAI)院长李学龙教授联合清华大学、中国科学技术大学团队直面这一挑战,提出了名为 TACO(Test-time Anti-exploration via pseudo-COunts)的创新框架。
曾因「发表了 Transformer 却痛失先机」而备受外界质疑,谷歌一度深陷「大模型掉队」的舆论漩涡。但这一年,谷歌用一系列里程碑式的发布打了一场漂亮的翻身仗。
北航、人大和九坤投资共同撰写的论文 《Scaling Laws for Code: Every Programming Language Matters》 整理而成。
智谱作为「大模型第一股」赴港上市前夕,直接掏出了旗舰模型GLM-4.7并开源!
在一场技术演讲中,Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations,开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人,都干过同一件事:让 AI 生成代码,看起来没问题,就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功,但当系统真的在凌晨三点出问题时,没人能再说清楚它为什么还能跑。