🔥51CTO热榜:2026-06-15

三篇论文分别由公司内部实习生主导完成,研究方向各异,但共享同一个核心命题:借助已在海量图片数据上训练成熟的 2D 生成模型,降低 3D 内容生成的难度门槛。
足球500Hz心跳、16台摄像机每场1.5亿数据点、10厘米越位触发线、1249名球员三维AI化身……Nature直接下结论:这可能是迄今为止科技含量最高的一次世界杯。
GLM-5.2全量开放!1M上下文真能用,长任务不忘事。
今晚见证历史!SpaceX正式敲钟纳斯达克,以750亿美元创全球最大IPO纪录,马斯克成为首位万亿富豪!
一个训练成本约1500美元、参数量约1B、从零开始预训练的小模型,把HRM推到了下一代推理架构讨论的中心。
2026年,AI Agent已经从"尝鲜"进入"规模化部署"阶段。规模化部署的前提是:你得有一套靠谱的评测体系,能在部署之前就发现问题,而不是部署之后等客户来告诉你。
本文摒弃晦涩理论与零散代码,从 PCI 总线基础原理入手,通俗拆解设备枚举、资源申请、地址映射、驱动匹配等核心流程,手把手梳理标准开发范式,规避常见适配坑点,零基础也能快速吃透 Linux PCI 驱动核心逻辑,轻松搞定各类 PCI 设备开发与调试工作。
最近在搞 StarRocks 的跨版本升级(3.3 → 3.5),中间踩了不少坑。我之前也写过一篇 StarRocks 升级注意事项记录了手动升级的流程,但那只是针对小版本(3.3.3 → 3.3.9)的升级。
Prompt Engineering 教你怎么把一个问题问好——措辞、示例、输出格式。Context Engineering 管的是模型在推理时看到的全部内容——系统指令、工具定义、记忆、历史。Harness Engineering 是给单次运行配齐装备——规则、钩子、检查器。而 Loop 在 Harness 的楼上一层。
如果说 MCP 让 AI 能调用工具,那么 A2A 进一步让不同 Agent 之间可以发现能力、发送消息、协作完成任务。这个变化非常重要,因为真实企业系统本来就不是一个单体工具,而是由很多服务、很多角色、很多流程共同组成的。
随着大模型技术飞速迭代,具备自主思考、工具调用、循环执行能力的AI智能体,已经走向了大规模的产业应用。从企业办公自动化、数据库运维、代码开发,到智能客服和垂直领域的专属作业机器人,Agent正在替代大量重复性、流程化的人工工作。但在落地实践中,几乎所有团队都面临同一个灵魂拷问:我们该如何科学、客观、全面地评估一个AI智能体的真实能力?
Claude Code 之父 Boris Cherny 在回顾 CC 一周年时提到,他现在的工作已经不是单纯的写代码或调教 Agent,而是:“写 Loop。”
互斥锁方案逻辑上是正确的,但它的适用范围比大多数人以为的要窄。在高并发场景下,它可能引发的线程堆积、接口超时、服务雪崩等问题,比缓存击穿本身还严重。 逻辑过期和永不过期不是在故意搞复杂,它们本质上是在用一点数据新鲜度换系统的稳定性和响应速度。在大多数业务场景下,这笔交易是划算的。
Vue 3 为开发者提供了灵活多样的 provide 调用方式,每种方式都有其独特的适用场景和注意事项。掌握这些差异,能够让你在实际开发中选择最合适的方案。
美国特朗普政府对 Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 5 模型开启禁令,全面禁止外国政府、企业和个人的访问权限。
新智元近日对话了清华大学教授沈阳。作为长期关注 AI 应用、智能体与产业实践的学者,同时也是 ZeeLin(智灵动力)首席科学家,他个人每天的Token消耗量近10亿,本次对话围绕「自进化AI的自我递归进化」这一主线展开,讨论 AI 自进化与科研、叙事、商业与AGI相关的十个话题。
本文提到的十个 NuGet 包,没有一个是真正的“毒药”。它们是强大而优秀的工具,但工具只有在被正确使用时才能发挥价值。真正的挑战,在于我们作为开发者,是否深刻理解了每个依赖的权衡取舍、配置要求、性能影响和长期维护成本。
至知创新研究院、曼彻斯特大学、Multimodal Art Projection Research Community等共同提出TerminalTraj——一个面向终端智能体的大规模轨迹生成管道(pipeline)。
当整个圈子都在为了下一个未知数倾注赌注时,一种更具确定性的工程范式正在悄然成型。
OpenRouter 上线了一个叫 Fusion 的新功能,把同一道题丢给一组模型,再让一个裁判模型把答案揉成一份。结果是,几个便宜的开源模型组起团来,能直接打平 Fable 5,价格只有其一半。