🔥51CTO热榜:2026-05-07

针对小模型在强化学习中的推理困境,香港中文大学(深圳)T-Lab 唐晓莹教授携课题组博士毕业生郭永新、邓文博提出了全新算法 G²RPO-A。
市场关于「图像生成是不是已经到顶」的讨论还没散去,海外 AI 初创公司 Luma 这边给出了自己的答案:把统一图像模型 Uni-1 升级到 1.1 版本,并直接开放了 API。
他们提出了一种名为 SubQ 的模型,其核心是 SSA(Subquadratic Sparse Attention),即亚二次稀疏注意力机制。
近日,全球最大的工程与应用科学专业组织 IEEE(电气电子工程师学会)旗下的旗舰出版物 IEEE Spectrum,对机器人学家王煜进行了一次深度专访。
本文分享 vivo 社区在 WebP 已全面落地的基础上,引入下一代图片格式 AVIF 的实践经验。通过 CDN 边缘缓存 + 服务端异步转码的方案,在保证画质的前提下,图片体积相比 WebP 进一步降低 20%+,有效提升了用户的浏览体验。
Swept AI和密西根大学团队,用一项超大规模压力测试,揭开了一个残酷的事实,只要给攻击者足够的时间不断尝试,AI一定会把藏在肚子里的底牌全盘托出。
活久见!马斯克和Anthropic联手了,签署算力合作协议大单。马斯克旗下的Colossus 1超算集群全部给Claude用,整整220000张英伟达GPU或者说300兆瓦算力。
Siri 是否终于能变成真正的 Mac 助手。 Gemini 是否会深度接入 Apple Intelligence。 Intel Mac 是否正式退出大版本更新。 触摸屏 Mac 的系统准备是否已经开始。 macOS 27 是否真的会成为一次稳定性优先的修复型更新。
蒸馏能有效将集成模型或大型强正则化模型的知识迁移到更小的蒸馏模型中。在 MNIST 上,即便迁移集缺少某一类或多类样本,蒸馏效果仍十分出色。训练深度神经网络集成带来的几乎全部提升,都可蒸馏到同规模单一神经网络中,更易于部署。
最近爆火的 Hermes Agent(Nous Research 出品,GitHub 109K star)有一个叫 Curator 的功能,思路一脉相承但做得更系统化——它不只整理记忆,还整理 Skill(Agent 从经验中提炼的操作指南)。Curator 会给每个 Skill 打分、合并重复的、归档长期没用的,每 7 天自动跑一次。
本文从基础概念出发,讲透网络丢包的本质、常见诱因以及全链路排查思路,不堆砌冗余理论,全部贴合生产实际场景。跟着梳理清楚丢包的判断方法、排查步骤与优化方向,往后再遇到各类网络异常,都能快速定位根因,告别盲目排查。
当 AI 从“对话工具”变成“系统入口”,接口设计就不再只是技术问题,而是生态问题。REST 可以解决“能用”,Plugin 可以解决“好用”,而 MCP 解决的是:你的服务,是否能在未来任何 AI 系统中被调用。
AI正在重塑ERP,但真相远比“颠覆”更复杂。新一代原生AI ERP虽大幅提升效率,却难以替代传统系统的核心地位——因为ERP本质是企业的“交易与治理中枢”。真正限制AI价值的,不是模型能力,而是数据治理与合规体系。
新来的同事在Service方法里写了try-catch捕获异常,结果事务根本没回滚,线上数据出现不一致。大家争论了半天:有的说应该抛RuntimeException,有的说要加rollbackFor,还有的说应该用REQUIRES_NEW...最后发现,在场的10个人,对Spring事务的理解竟然有7种不同的答案。
本文从核心概念讲起,手把手带你吃透ps、top、kill、jobs、bg、fg六大核心命令,搭配可直接复制的实操案例、实用技巧和避坑指南,新手跟着敲一遍就能完全掌握。
Tomcat 的架构设计以 ‌模块化、分层、解耦‌ 为核心,遵循 Java Servlet 规范,同时支持高性能、高扩展的 Web 服务。
很多前端新手觉得JS难,不是因为语法复杂,而是没掌握这些“省时技巧”——同样的需求,别人用一行代码搞定,你却写几十行循环,效率自然差距很大。
如果答案需要 SQL 查询怎么办?需要实时网络数据怎么办?又或者,检索到的文本块相关性不够,模型需要调整搜索方式又该怎么办?
Harness(约束)思维的本质是:给 AI 一个已有的实现作为参照,让它照着复刻一份,而不是凭空创造。就像给一个新入职的工程师说"你照着这个模块的风格,写一个类似的",而不是"你自由发挥"——前者往往能更快产出符合团队规范的代码。
最让人抓狂的是,明明表结构已经是ROW_FORMAT=DYNAMIC了,为什么还是报错? 难道这个格式不管用吗?今天我们就来扒一扒这个错误背后的“隐形杀手”。