🔥51CTO热榜:2025-12-26

目前,MiniMax-M2.1 已正式在开放平台提供 API 能力,无论是个人开发者还是团队,都可以直接接入到自己的工程或工具链中使用。
本文笔者将从RAG所解决的核心问题、模拟场景入手,详细拆解其技术架构、工作流程等,与大家分享。
基准WildVideo针对多模态模型在视频问答中的「幻觉」问题,首次系统定义了9类幻觉任务,构建了涵盖双重视角、支持中英双语的大规模高质量视频对话数据集,采用多轮开放问答形式,贴近真实交互场景,全面评估模型能力。
今天聊聊 Linux下C++ 常见的调试工具:从GDB到Valgrind,从AddressSanitizer到性能分析器,一篇文章带你玩转Linux C++调试的所有工具!
马斯克提前宣告了AI算力竞赛的终局:xAI将在五年内拥有超过所有对手总和的AI算力!通过押注Colossus超算中心与巨额融资,马斯克试图以极致的算力扩张和烧钱换取在AI竞赛中的领先地位。
Skills是一个简单的概念,具有相应简单的格式。这种简单性使组织、开发者和最终用户更容易构建定制化Agent并赋予它们新能力。Anthropic团队对人们用Skills构建的内容充满期待。你可以通过查看Skills文档和cookbook立即开始使用。
Scaling Law加持下,这个名为Seed Prover 1.5的模型,在16.5小时内,顺利解决IMO 2025的前5道题目,在仅失一题的情况下拿到35分,达到今年IMO的金牌线。
我们发现,以真实的下游任务为黄金基准,HNSW在很多任务上表现并不好,在多模态的道路上,RAG还远没到标准化的程度,我们以往针对向量检索算法的评估体系,也只是海平面上的冰山一角。
因为一个开源新框架,竟能让视频生成在保证质量的情况下,最高提速200多倍!
2030年,彻底消除微软代码中的每一行C/C++代码。策略是将AI和算法结合,重写微软最大的代码库。
研究团队提出了一套基于 DiT 的全新框架,旨在通过统一的上下文标记序列,将文本、布局图和多张参考图像无缝整合。
新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学,北京大学等多所顶尖高校联合发布了一篇AI智能体记忆综述。
本研究联合了美团、上海交通大学等多家顶尖机构,共同完成了首个支持多模态协同与自主进化的 I2V 越狱攻击框架的研发。
复旦大学与引望智能联合提出了 WAM-Diff 框架。该研究创新性地将离散掩码扩散模型(Discrete Masked Diffusion)引入 VLA 自动驾驶规划,并结合稀疏混合专家(MoE)架构与在线强化学习(GSPO),构建了一套不再受限于单向时序的生成式规划系统。
什么构成不良数据?治理框架的重点领域是什么?以及如何在大型组织中驾驭人员、流程和技术方面的细微差别?
关于实时数据管道的重试机制,Netflix 在巨大的规模下运营,故障(网络错误、下游服务中断等)是不可避免的。我们需要一种可靠且可扩展的方式来重试失败的消息,同时不牺牲吞吐量。
企业纷纷引入智能体,却常因选错自动化任务而付出高昂代价,智能体并非“虚拟员工”,而是适用于简单、重复、高频、规则清晰且成果可衡量任务的高度自主工具。
2026年的CIO角色将经历深刻转型:不再局限于IT运维,而是成为企业技术战略架构师,驱动业务创新与智能化决策。
本文将深入剖析 KeyGroup 的工作原理,并通过详细的示意图帮助读者建立直观的理解。
大模型的终极较量,从来不是参数的竞赛,而是从技术到落地的价值跃迁 ——2025 拼突破,2026 看深耕。