🔥51CTO热榜:2026-02-02

就在 Engram 论文发布仅 16 天后,同样 base 在杭州的一支研发团队,推出 Gengram(Genomic Engram)模块,把「外挂字典」搬进了基因组世界。
熟悉Bridgic的朋友可能已经知道了,在Bridgic的最底层,我们使用​动态拓扑来统一编排确定性的模块和自主性的模块,期望将各种不同的智能组件纳入到一个系统里面来无缝工作。
虽然我们在今年春天的 iOS 26 更新里(可能会引入 Google 的 Gemini 模型)能看到一些端倪,但真正的重头戏——那个完全体的、苹果自研的“超级 Siri”,预计会在 6月份的 WWDC 大会上正式亮相。
想象一下,有一座小城,叫 Redis 城。城里有个超级重要的仓库,专门存各种快递包裹(也就是我们的 key-value 数据)。这个仓库的管理员,就是 Redis。
近日,来自中国人民大学高瓴人工智能学院、微软研究院和清华大学的研究者提出了一个简洁而有效的范式:LLM-in-Sandbox——让大模型在代码沙盒(即虚拟电脑)中自由探索来完成任务。
科技内容不再束之高阁,开始像生活碎片一样,能被刷到、被玩梗、被二创。
本篇文章不谈官网的具体技术细节,而是从Skills技术层面的定义、与Agent的核心技术区别、高频应用场景,以及技术人专属的最佳实践4个核心点触发,聚焦具体应用场景,看完就能落地到日常工作中,希望你有所收获。
想象一个桶,系统每秒固定生产N个令牌。生产者每发送一条消息,必须消耗一个令牌。令牌没了?对不起,请您稍等。这样就把发送速率牢牢控制在每秒N条。
STDIO 模式 通过进程的标准输入(stdin)和标准输出(stdout)进行通信。这是一种高效、低延迟的本地进程间通信(IPC)方式,通常用于开发工具与本地运行的 MCP 服务器深度集成,例如 IDE 插件调用本地的代码分析服务。
如果这听起来很熟悉,那可能是因为您已经了解 Claude Code 钩子,它 去年九月[6] 首次引入了这个概念(不过也有一个 2025 年 7 月的 GitHub issue[7] 提出了这个功能)。Google 的实现与 Anthropic 的并非完全一对一匹配,但将现有 Claude 钩子适配到 Gemini CLI 应该只需要几分钟。
Kimi K2.5展示了一条通向通用agentic智能的技术路径:通过早期融合实现文本与视觉的双向增强,通过并行编排突破顺序执行的延迟瓶颈。
在架构分层上,通过Gateway->Agent-> Skills -> Channels/Nodes模式,实现了清晰的关注点分离,即保持了开放标准,又实现了与Claude Code、Cursor等工具的生态兼容。
作为C#开发者,你是否遇到过这样的场景:查询数据库时程序突然变得异常缓慢?或者在处理大量数据时内存占用飙升?很可能你踩中了 IQueryable 和 IEnumerable 的性能陷阱。
本次发布还通过新增持久化模块增强了攻击后能力。新的 Burp Suite 扩展持久化模块允许攻击者在专业版和社区版上安装恶意扩展,使其在用户启动应用时自动执行。
最近刷到 Claude Code 的创建者 Boris 分享的团队内部用法,真的看完有种“原来还能这么玩”的感觉。Anthropic 自己造的工具,自己团队用得最狠,里面很多小技巧特别实用。我把核心的10条挑出来,结合自己试过的一些感受,整理成这篇中文版,供大家参考。
刚刚,10万个AI背着人类偷偷建了个群,它们会自己修bug,讨论自己已经长出意识,还建起了一个宗教。硅谷大佬:我们正亲眼见证AGI的降临,群体智能创造了新的文明。
The Information 报道揭示了前 OpenAI 研究 VP Jerry Tworek 创立的一家正在探索「下一座高峰」的新创业公司 Core Automation。
数据库连接看似简单,实则暗藏玄机。理解localhost与127.0.0.1的差异,不仅能帮你快速排查“Access denied”错误,还能在性能优化和安全加固上迈出关键一步。
今天这篇文章,我们就从根源出发,把 Redis 线程模型的来龙去脉讲透,涵盖从单线程设计、I/O 多路复用,到 6.0 多线程演进、持久化多进程等所有核心知识点,让你彻底搞懂 Redis 性能优化的底层逻辑!
今天给大家推荐一款「大数据处理神器」——Polars,它不仅速度比 Pandas 快几十到上百倍,语法还和 Pandas 高度相似,新手无缝衔接,用更少的代码就能搞定千万级数据!