🔥51CTO热榜:2025-12-30

通过 200 亿美元的对价,「资产收购 + 人才招募」的非典型方式(官方称为达成「非独家许可协议」),英伟达终于将这家 AI 推理芯片领域最强劲的对手收入麾下,同时也避免了反垄断。
ProFig 的核心优势就是“简单、高效、灵活”,不用写复杂的配置解析代码,就能轻松搞定配置管理和多环境切换,让你把更多精力放在核心业务逻辑上!​
与传统的基于规则的事件处理系统相比,Flink CEP 提供了更灵活、更高效的模式定义语言和匹配引擎,同时充分利用了 Flink 的分布式计算能力和容错机制,确保在大规模生产环境中的稳定运行。
MAI-UI通过引入端云协同架构、自进化数据管线及扩展的MCP动作空间,在兼顾隐私与效率的同时,全面解决了GUI智能体在真实动态环境中的部署难题。
研究指出了当前模型的一个致命弱点:它们更像是一个只会背诵课本知识的文科生,而不是一个懂得利用视觉数据进行精密计算的理科生。
当成年人还在讨论「该不该转行AI」,10后的天才少年已经把答案写在产品里。最刺痛的不是他们多天才,而是他们用时间和低成本试错,把「执行力」变成了真正的天赋。
近日,来自香港大学和字节跳动的研究团队提出了一种简单有效的框架 ——JoVA,它支持视频和音频的 Token 在一个 Transformer 的注意力模块中直接进行跨模态交互。为了解决人物说话时的 “口型 - 语音同步” 问题,JoVA 引入了一个基于面部关键点检测的嘴部区域特定损失 (Mouth-area specific loss)。
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示,「很高兴 Manus 加入 Meta,帮助我们打造令人惊叹的 AI 产品!Manus 团队在探索当前模型的能力潜力方面处于全球领先地位,致力于构建强大的智能体。」
港科大团队在2025年NeurIPS上提出的R3框架,用强化对比学习(Reinforced Contrastive Learning)打破了这一僵局,让检索器能在RAG环境中动态探索相关性、实现自我进化。
AlphaFold这样的诺奖级项目,是如何诞生的?这部纪录片被Hassaibis激动强推,诺奖团队历时5年贴身拍摄,DeepMind实验室的核心,首次在2亿人面前被揭秘!
当前机器人硬件进展快于软件,但硬件可靠性不足,反而限制了软件的迭代速度;同时,主流的VLM→VLA技术范式本身也存在结构性问题。
清华大学等多所高校联合发布SR-LLM,这是一种融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。
M3KG-RAG 是一个创新的端到端多模态 RAG 框架,通过构建多跳多模态知识图谱(M3KG)和提出 GRASP 检索策略,显著提升了多模态大模型在音视频问答任务中的推理能力和回答准确性。
过去 KGQA(Knowledge Graph Question Answering)的 benchmark 默认一个强假设:图谱是完整的——任意问题都能在同一张图里找到一条“直接”三元组答案。 结果模型只要会“检索”,就能“看起来会推理”。
你有没有想过:为什么淘宝能流畅展示几万件商品?为什么抖音能无限刷下去永远不卡?我刚学前端那会儿,特别天真地认为:"浏览器这么强大,渲染个几千条数据应该没问题吧?"
RocketMQ作为一款高性能、高可用的分布式消息中间件,其核心架构采用了经典的四组件协同设计,实现了消息生产、存储、路由与消费的全链路解耦与高效协同。四大组件——生产者(Producer)、消费者(Consumer)、路由中心(NameServer)和代理服务器(Broker)——各司其职,共同构建了其坚实的基石。
本文将聚焦Linux中断栈溢出这一核心故障,先深入剖析溢出产生的根源,再系统梳理实用的定位手段,最后给出针对性的解决策略,助力开发者快速定位并解决中断栈溢出问题,保障Linux系统中断处理的稳定性与可靠性。
当我们深陷裁员与内卷,奥特曼却说这是「最幸运的一代」。先别急着反驳,当努力不再是阶梯,你必须认清:努力正在贬值,「一人公司」正在崛起。别在废墟上擦破船,抬头看,飞船要起飞了。
别盯着AI写的烂文案了!千亿级投入超越曼哈顿计划,科研速度抛弃人类带宽,一场「里氏10.0级」的震荡已在眼前。这不仅是工具的升级,更是文明断裂的开始。欢迎来到,人类即将无法认知的时代。
阿里最年轻P10、Qwen大模型技术负责人林俊旸最新转发了一篇名为《Video models are zero-shot learners and reasoners》的研究。