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🔥51CTO热榜:2026-03-16
07:28
51CTO
OpenClaw Skills 的安全风险与使用建议
OpenClaw的好处是能帮你处理很多重复劳动,让你从琐事里解放出来。但越强大的工具,使用的时候越需要谨慎。Skills作为OpenClaw的能力核心,合理安装Skills非常的关键。
07:28
51CTO
技术人“养虾”指南:国内大厂OpenClaw一站式部署平台清单来了!
现在,腾讯、字节跳动、阿里等国内科技大厂纷纷布局,推出各自的一站式部署平台,这些平台各有特色和不同的技术适用场景,今天给大家汇总一份大厂款OpenClaw一站式部署平台清单,快速筛选出适合自己的“专属龙虾”!
07:28
51CTO
Claude一夜拆掉AI编程天花板!百万token上下文登场,吞下整个代码库
粗大事了,刚刚,Claude把上下文窗口一口气撑到100万token!整套代码库、海量论文、长对话一次读完,AI真正拥有「超长工作记忆」。AI编程军备竞赛,正在被彻底改写。
07:28
51CTO
逮虾户注意!神秘模型点名OpenClaw,疑似是OpenAI
3月11日深夜,OpenRouter悄悄上线两个匿名模型。omni-moda、1万亿参数、视觉听觉推理行动,每个词都像公司的内部术语。就在两天前,OpenAI员工公开问:「你们想要什么样的新omni模型?」二者之间,似乎存在着微妙的联系。但很快,另一条线索给这个结论打了问号。
07:28
51CTO
我在 Claude Code 里烧掉了几百万 Token 之后,氛围编码是个陷阱?
我现在越来越相信一件事:AI 不会取代真正做判断的人。 它更可能做的,是把这个人的能力放大。但这个“放大”不是自动发生的。 它的前提是:你不能试图把自己整个从过程里消失掉。
07:28
51CTO
ICLR'2026丨LLM幻觉不只是「胡说八道」?新理论首次拆解幻觉的两大根源
来自弗吉尼亚理工大学、MIT、达特茅斯学院等机构的研究团队,在ICLR 2026发表论文HALLUGUARD,首次从理论上给出明确答案:LLM幻觉并非单一来源,而是由两类机制共同作用、逐步演化而成。
07:28
51CTO
美团大模型二面:Memory 是Agent 的一个关键模块,请问如何为Agent设计短期记忆和长期记忆系统?可以借助哪些外部工具或技术?
Agent 的短期记忆,最直接的载体就是 LLM 的 Context Window(上下文窗口)。每次调用 LLM 时,我们把之前的对话历史、系统提示词、工具调用记录等信息拼接成一个 prompt 发给模型,模型就是基于这些"短期记忆"来理解当前状态并做出决策的。
07:28
51CTO
旧盾难挡新矛:传统安全工具在 AI 智能体时代的局限与突破
AI 代理的普及,是企业数字化升级的必然趋势,其带来的效率提升与创新潜力,值得行业深入探索与释放。但安全始终是创新的前提,当 AI 从 “被动生成输出” 转向 “主动执行任务”,网络安全必须跳出传统框架,以 AI 原生思维重构防护体系。
07:28
51CTO
Vite+ 正式发布!前端 "大一统" 时代来了!
JavaScript 生态一直以来的问题就是:工具太多,组合太复杂。而 Vite+ 希望提供一种新的方式:默认工具链。
10:05
51CTO
刚刚,谷歌AI破解外星人难题!打破十年纪录,自己写算法震撼诺奖得主
谷歌DeepMind又放大招了:AlphaEvolve自主写算法,一口气改写5个经典拉姆齐数下界,打破了尘封十年的数学纪录!诺奖得主Hassabis和图灵奖得主LeCun都纷纷点赞——AI,正在彻底改变数学突破的方式!
10:05
51CTO
年砸千亿美元,Alexander Wang无力回天!拟借谷歌Gemini,小扎梦碎AGI
高管内战、战略分裂、汇报线被架空,Avocado延到5月,Meta的AI高层到底在掐什么?
10:05
51CTO
ICLR'26 | AI嘴上说公平,实则偏见?首个基准给大模型做心理体检
统一多模态大语言模型(UMLLMs)在理解与生成任务上展现了惊人的同步进化,但在公平性这一核心价值维度上,它们是否也能做到「表里如一」?研究团队通过首个同步评估范式 IRIS,首次解构了模型从「公平认知」到「偏见实践」的演化机理。
10:05
51CTO
据最新爆料:DeepSeek V4和姚顺雨的新混元模型,将同时于下月发布
3 月 12 日,据《白鲸实验室》独家爆料,DeepSeek V4 和姚顺雨领衔操刀的混元新模型,均预计将于下个月(2026 年 4 月)发布。
10:05
51CTO
内测输给Gemini,还套壳?!Meta千亿自研大模型遭延期
Meta 的这次延期,其实透露了一个行业信号:大模型竞争已经从能不能做出来,变成了谁迭代更快。
10:05
51CTO
不用任何人类语言训练,大模型反而更强了?
语言,真的必须是智能的起点吗?最新的一项研究给出了一个令人意外的答案:也许不需要。他们假设让语言模型在学习语言之前,先在完全非语言的合成数据上进行训练。
10:05
51CTO
小模型读书大模型思考:上海AI Lab提出新知识推理解耦方法DRIFT,高效且「防越狱」
从 DRIFT 到 BioBridge,团队看到的是同一条清晰的技术主线:让推理模型直接「读」原始知识输入往往并不是最优选择;更有效的做法,是先将领域知识提炼为适合推理的表示,再交由推理模型进行推理。
10:05
51CTO
统一离散与连续扩散!人大 & 蚂蚁提出 LLaDA-o,高效达成多模态理解与生成
人大与蚂蚁联合团队正式推出了 LLaDA-o——一个高效且支持长度自适应的全能扩散模型(Omni Diffusion Model)。
10:05
51CTO
量子位专访陶哲轩:我为什么现在创办一个AI x Science组织
最近几年,随着ChatGPT火爆,陶哲轩也成为了AI×数学的旗帜性人物,并且开始更加高频地思考和谈论AI与基础科学交叉的可能性。
10:05
51CTO
拜拜了SWE-Bench!Cursor刚发了个AI Coding评测基准,难哭Claude
CursorBench,专门评价Cursor中不同模型谁更“智能体”(即高效执行复杂任务)。
10:05
51CTO
我把 Redis 最复杂的数据结构拆开来了:quicklist,一个藏着三层设计哲学的「链表」
很多人讲quicklist,把listpack当配角一笔带过。但在我们的课程里,listpack是单独讲透的——因为它本身就值得认真对待。
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