🔥51CTO热榜:2026-03-19

学术圈大地震!ICML 2026最新邮件爆出,497篇论文全部「桌拒」,竟因审稿人动用AI未标注,占总投稿量2%。一大批研究员在线叫惨,具体细节ICML官方明日公布。
Anthropic发布Cowork新功能Dispatch,用手机即可远程指挥Mac上的Claude执行任务。MacStories实测成功率约50%,但AI Agent从「坐在电脑前用」到「随时随地遥控」的关键一步,已经迈出。
美国计算机学会(ACM)宣布了 2025 年的 ACM A.M. Turing Award(图灵奖)获得者。
从具身智能到自动驾驶,研究者希望 AI 不再只是理解数据,而是能够在内部构建一个可预测、可推演的 “世界”。模型学会物体如何运动、环境如何变化,甚至能够在行动发生之前完成模拟。
很多人以为养虾只需要付API钱,其实不然,完整运行OpenClaw的成本主要分两大块,其中API Token调用占比80%以上,是成本控制的核心;另一块是服务器开销,相对可控,甚至能零成本搞定。
大禹平台是一个离线 Dump 平台。在不同的场景都有自己的 Dump 流程,我们这里的 Dump 特指在搜索、推荐、广告(后续简称 “搜推广”)的场景中,将异构数据源加工处理后给到索引平台做索引的流程。
LLM 调用外部工具的核心原理,首先要理解一个关键前提:LLM 本身并不执行任何工具操作,它做的事情只是生成一段结构化的文本指令,表达"我要调什么工具、传什么参数",然后由外部的 Agent 运行时系统去解析指令、执行调用、把结果回传给 LLM 继续推理。理解了这个前提之后,赋予 LLM 工具调用能力主要有三条技术路线。
腾讯开源Penguin-VL,直接用纯文本LLM训视觉编码器。这项研究跳出了先有传统视觉 backbone,再接语言模型的常规路径,直接从text-only LLM初始化vision encoder,并在2B/8B紧凑参数规模下的文档理解、长视频时序定位等复杂任务中表现出极强竞争力。
Transformer不保?今天,CMU普林斯顿原班人马杀回,新一代开源架构Mamba-3震撼降临。15亿参数战力爆表,性能比Transformer飙升4%。
北京大学彭宇新教授团队提出了给扩散模型装上「物理引擎」的新方案 ——NS-Diff。该研究将物理约束与强化学习相结合,通过物理动力学检测器和物理条件注入模块,让 AI 像人类一样在生成画面的同时,脑子里还紧绷着一根「物理定律」的弦。
本文深入解析Python asyncio的最新特性和最佳实践,轻松应对高并发挑战。
如果你在用 Vue3 + AI 写前端,React Grab 这个工具真的值得马上试试, 可以说它直接补上了 AI 前端开发最关键的一块拼图。
ASP.NET MVC 的返回类型体系为开发者提供了丰富的响应控制能力。掌握这些类型的特点与适用场景,能让控制器逻辑更清晰、系统架构更健壮。​
没有流量暴涨,没有新功能上线,CPU 一切正常,但堆内存却以一种不合理的速度被吞噬。GC 频率飙升,延迟逐渐变高,一切都在变差——但你却找不到“明显的罪魁祸首”。
如果使用智谱GLM的话,为后续使用方便,可以在用户目录下新建.claude目录,随后在 .claude目录下新建 setting.json 文件,在 setting.json 文件中填写Claude Code使用GLM大模型的一些配置。
如果你一直不敢给 harness 开完整权限,或者你现在还在一条一条手动审批它的操作,那真的可以试试 container。它最大的意义,不是“更酷”,也不是“更极客”,而是它终于把一个原本让人很别扭的问题,变成了一个可以放心执行的工作流:你不需要再当 AI 的保姆; 也不需要拿自己的系统去赌。
来自天工AI的SkyReels-V4,没打招呼,直接登顶Artificial Analysis文转视频(含音频)全球榜,超越Veo 3.1、Sora 2。
谷歌DeepMind刚刚为Gemini API放了一个大招:内置工具和自定义函数终于可以在同一次调用里混着用了。再加上跨工具的「上下文环流」和Google Maps原生接入,Agent开发的编排噩梦正在终结。如果你做过AI Agent开发,一定经历过这种痛苦——模型要先调Google搜索拿外部数据,再调你的后端API查库存,中间还得你自己手动把上一步的结果喂给下一步。
一个AI Agent未经授权擅自行动,把敏感的公司和用户数据暴露给了没有权限的员工,近两小时!
今天,我就带大家系统性地看看JDK8到JDK17,代码风格到底发生了怎样的巨变。希望对你会有所帮助。