🔥51CTO热榜:2026-01-29

Vue 3 的 Composition API 给了我们极大的自由,但自由的代价往往是混乱。如果不加约束,setup 很容易变成"屎山"的温床。说实话,我刚开始用 Vue 3 的时候也是天马行空,想到哪写哪。
Qwen3-VL-Reranker是基于Qwen3-VL构建的跨模态理解模型,用于多模态信息检索中的重排序阶段。它接收任意模态组合的查询与文档对,通过单塔架构和交叉注意力机制,深度分析语义关联,输出精确的相关性分数,显著提升检索结果的精度。
Kimi 打通了虚实,Qwen 挑战着推理的极限,DeepSeek 则让 AI 学会了真正的“阅读”。看着国产大模型从“追赶”到开始“定义”玩法,确实让人兴奋。
关键不在于Skill有多神,而在于你愿不愿意把那些反复做的事情痛成一个可复用的SOP。当产品的价值主要在逻辑执行、算力、数据时,Skill更像是入口;当价值在经验、结构化思考、表达方式时,Skill本身就可能是产品。
这篇试图说清楚:如何定义一周 POC 的交付边界的(做什么与刻意不做什么)、POC 阶段的埋点应该记录哪些字段、如何对差评进行根因分析(检索不到、答错、超出范围各占多少)、用户提问有哪些典型的问题模式,以及如何把这些项目经验逐步沉淀为可复用的行业规则库。
来自中科院信工所、清华大学、智谱AI的团队在EMNLP 2024上发表了一项相关研究:LongRAG。这个同时兼顾“全局上下文”和“事实细节”双视角的RAG范式,直接解决了传统方法的核心痛点,在三大多跳数据集上全面超越现有长文本LLM和先进RAG方法,最高性能提升超17%!
OpenAI 11位联创只剩3人,Ilya出走创办SSI,John Schulman跳槽Anthropic……而Anthropic的7位创始人至今无人离队。稳定,才是最大的竞争力。
一个开源AI,能记住你几个月前的决定、在本地替你跑活、还不受大厂控制:Clawdbot到底是个人助理,还是下一代「赛博打工人」?
谷歌Google DeepMind刚刚推出新能力,用代码赋予Gemini 3 Flash「法眼」。
我们提出了SplatSSC。该框架通过创新的深度引导策略与解耦聚合机制,实现了性能与效率的跨越式提升。
上海交通大学、新加坡国立大学、同济大学、伊利诺伊大学的联合研究团队提出了一种全新的轻量级奖励模型SWIFT(Simple Weighted Intrinsic Feedback Technique)。
网络安全研究人员近日披露了一种新型攻击活动细节,该活动将ClickFix式虚假验证码与经过微软签名的Application Virtualization(App-V)脚本相结合,用于传播名为Amatera的信息窃取木马。
当系统从单体架构演进到微服务架构,当数据量从几千条暴涨到几百万条,当业务要求从“按时执行”升级到“高效稳定”,单机任务调度就显得力不从心了。我曾经经历过这样的架构演进:早期使用Quartz配合数据库锁,后来在千万级用户量的电商平台深度使用XXL-JOB,接着在数据处理量极大的金融项目中采用了Elastic-Job。
如果你正在寻找一个用于创建具有现代用户界面的 WinForm 应用程序的框架,NanUI 是一个不错的选择。
boot-md是启动时自动加载一段markdown文本当作默认引导内容,常用于把你的规则、偏好、项目背景这些在每次启动时塞进去。command-logger是把你在Clawdbot里执行过的命令和关键操作记一份日志,方便排查问题和复盘。你如果比较在意隐私或不想留痕,就别开它。
在大规模GPU容器集群与模型训练场景,面临稳定性和资源利用率等多重挑战。本文展示vivo GPU平台的总体架构,介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施,以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设,及GPU利用率提升实践经验。
如果在 NVIDIA 或 AMD 的显卡上部署开源权重的 LLM,并且不想被锁定在某一家特定厂商的软件栈里,vLLM 通常是绝大多数团队的第一站。
该漏洞源于不安全的反序列化过程,服务器在未经验证的情况下接受了客户端数据。攻击主要投放XMRig加密货币挖矿程序,同时伴有多个危险的僵尸网络和远程访问工具。
AI 就像一个永不疲倦的初级工程师,坐在你旁边,熟记 java.util、java.time、Spring 全家桶,随时等你一句话:“帮我把这段代码重构一下。”
TPL 是 ASP.NET Core 能跑得快、扛得住的核心原因之一。它并不是让单个请求变快,而是让系统在高并发下更合理地使用线程资源。