🔥51CTO热榜:2026-06-15

来自香港科技大学的研究团队,提出了一个更本质的问题:多模态大模型,能不能不靠外部工具,自己把损坏的画面“复原”出来?
今天把Redis高并发面试三板斧扒透,从回答话术到实战场景,直接让面试官眼前一亮,从“会用”秒变“精通”。
通过WSL2可以快速打造出在本地Linux开发的环境,实现本地开发和调试Linux应用,所以这篇文章笔者就以自己的win 10系统来演示一下WSL的环境配置与安装。
Claude Fable 5 被禁了。但刚刚有人放出四步教程,称可以用现有Opus 4.8 Max「复活」Fable 5,引来大量开发者测试和讨论。
你辛辛苦苦填了一堆表单,点了个标签页切走,再切回来一看——白屏了,啥都没了,心态崩不崩?来,咱看个具体的例子。
共享上下文带来了丝滑的跨 App 协作,也带来了跨 App 投毒的基础条件。平台越开放,生态越繁荣,这个问题越不能靠“模型自己小心一点”来解决。
递归自我提升这个听起来晦涩的专业术语,正在走出学术论文,成为影响AI未来走向、关乎每个人的技术命题。它到底是什么?风险与争议又源自哪里?
MySQL 在 5.7 版本中正式引入了原生的 JSON 数据类型,网上很多人关于 JSON 违反了数据库第一范式的争议,那么,JSON 真对违反了数据库第一范式吗?我们来聊一聊。
读完这篇文章,你至少能带走三个东西:为什么 Claude Code 配置不能靠“插件收藏夹”;MCP、Skill、Hook、Subagent、Plugin 这五层能力到底各管什么;以及如果自己实现一个 setup 推荐器,应该如何从项目事实推导自动化配置。
这篇文章,我主要聊 Kimi K2.7 Code Preview。Kimi 这次最明显的进步,不是单步回答更短,而是 Agent 长任务里明显少绕路。
如果线程池里有 10 个线程,某一段时间内任务突然变多,那么前 10 个任务会被线程执行,后面的任务就会一直进入队列。因为队列几乎没有上限,所以线程池不会拒绝任务,任务只会越堆越多。如果任务生产速度一直大于消费速度,最后占用的就是堆内存,严重时就会导致 OOM。所以 FixedThreadPool 最大的问题不是“线程数固定”,而是“队列没限制”。
一行代码,原地复活!Fable 5突遭全网下架,幕后推手竟是「头号金主」。Dario硬刚拒改Bug,惨遭拔网线。
有推特博主发现,一个由巴西里约热内卢市政府旗下 IT 公司开源的模型 Rio 3.5 397B,在多项基准测试中超越了 Qwen 3.7 Plus 等开源模型,而这个模型的基础模型还是 Qwen3.5-397B-A17B。
你不需要任何技术背景就能读懂以下内容。虽然新的AI工具或框架几乎每天都在涌现,但大多数基础知识都可以归结为以下涵盖的概念。这正是我在开始构建智能体系统时梦寐以求的参考资料。
Fable发布72小时后,全网已经攒出一批深度体验报告,大家反复讨论的是同一个问题:人和模型之间,该重新怎么分工。
复旦邱锡鹏团队(OpenMOSS)首次提出Thinking with Video这一推理新范式:借助视频生成模型,以视频帧为统一媒介进行多模态推理,打破视觉与文本的界限。
OpenRouter进行了一项有意思的实验,让多款大模型组队协作,结果还真测出了点东西。
就在前两天,这位 Legg 与十余位谷歌 DeepMind 顶尖研究员联手发布了一份长达 57 页的报告。
当内部 AI 使用成本开始冲向数十亿美元,Meta 不得不从 tokenmaxxing 转向 Tokenminimizing:不再鼓励员工拼命烧 token。
弃考但排名第一,这个荒诞结果背后,其实暗藏着一个正在撕裂 AI 行业的根本矛盾:能力越强,护栏越紧;护栏越紧,可用性越差。