🔥51CTO热榜:2026-05-27

有没有可能,在一个统一的端到端框架里,既保留VLM的语义推理能力,又让它拥有预测未来的物理直觉,还不用额外生成像素级视频?
一个国产AI先自己写出了一套大模型预训练框架,然后再用这套预训练框架,训练出了一个新的小尺寸模型!
Agent看到的信息越多,选择时的噪声也越多。延迟、成本、注意力,全都在里面。龙虾之父主张Skill要像路标。
浙江大学联合阿里巴巴的研究团队给出答案:问题不在 “手”,而在缺少独立的 “大脑”。
AI对执行型工作的影响,会是类似的轨迹。不是哪天突然所有写周报的人都失业,而是写周报这件事慢慢不再需要那么多人,愿意为这类工作付高薪的公司越来越少,新入职的人会被要求额外承担更多判断型的职责。
如果你的目标是“快速写个Demo验证想法”,手写HTTP足以。 它短平快,没有框架负担,能快速跑通流程。但如果你的目标是“在企业级生产环境中稳定接入大模型,并且业务规模会持续增长”,那Spring AI是目前Java生态中最值得选择的方案。
还是HTTP/1.1?那你真的太out了。3分钟带你升级HTTP/2,告别队头阻塞!
但说实话,那时候的Codex热度很低,而且几个月过去,那时候跟现在开启了爆更模式的Codex比,几乎是两个产品了。所以我觉得,是时候重新给大家写一篇更加全面的Codex教程了。
学习IPv6,就像学习一门外语,一开始觉得字母(十六进制)都认识,但连起来就看不懂了。等慢慢掌握了语法(前缀、接口ID、组播规则),就会发现它的精妙之处。​
从 FP16 到 FP8,DeepSeek-V3 已经证明精度减半可以大幅降低训练成本。从 FP8 到 FP4,这篇论文迈出了关键的第一步。精度每砍一刀,整个大模型训练的经济性都在发生转变。
NVIDIA 新推出的 AI-Q Blueprint(AI-Q 蓝图),巧妙化解了当前困境。
微软研究团队提出了全新的AI记忆框架Mnemis,受认识论与认知科学双重启发,让AI不仅能“快速检索”,更能“审慎推理”,在两大权威长期记忆基准上均达到SOTA性能。该工作已被ACL2026主会议接收。
一个长期相对低调、但拥有全球最大消费电子生态之一的科技巨头,正在快速进入大模型核心战场 —— 三星 Samsung。