🔥51CTO热榜:2026-08-03

Harness 工程的本质,不是让每个请求都变得更聪明,而是让每个请求都用刚刚好的能力、刚刚好的随机性,在受控的执行框架内完成刚刚好的工作。
从 JDK 27 开始,HotSpot 在没有显式指定垃圾收集器时,将在所有环境中默认选择 G1。过去可能因为单 CPU 或较小内存而自动使用 Serial GC 的应用,升级后可能得到不同的垃圾收集行为。
优化 C# .NET API 延迟,本质上不是简单地修改几行代码,而是一套系统工程。真正有效的方法通常包括:使用异步编程提高并发能力、优化数据库查询和索引、合理设计缓存策略、减少网络传输成本、优化序列化和响应大小、使用消息队列处理耗时任务、建立完善监控体系。
他们用PostgreSQL自己的测试套件对准了这个复制品,它通过了超过4.6万个回归查询(这些查询为每个Postgres版本的发布把关),以及隔离测试。这结果好得令人难以置信。
每月第一天,你打开云账单,发现 text-embedding-3-large 那一项仍然是每百万 tokens 13 美分。去年这个价格看起来还算合理,它成为默认推荐是有原因的,你付了钱然后继续往前走。但今天,你支付的是实际所需成本的两倍。
去年双十一,我们 App 的投诉量突然涨了 3 倍。运营把工单甩到群里:「用户反馈:刚下了单,支付时突然跳登录页,购物车全没了。」排查一圈发现,根源在 Token 过期策略:用户 Token 2 小时过期,过期后强制跳登录页。
本工作将行为定位识别为演化生产级智能体驾驭层的核心挑战,并引入 Harness Handbook——一种以行为为中心的表示方法,将行为描述链接到其分布式的源码实现。Harness Handbook 围绕运行时行为重新组织代码仓库知识,直接从源码构建此表示,并通过行为引导的渐进式披露和自动重新同步支持修改。
我知道你听过一百遍"AI会取代程序员"这种话,听到已经麻木了。但这次不一样。这次是一个普林斯顿大学的计算机教授,在全世界最顶级的机器学习会议(ICML)上,当着几千个AI研究员的面,认认真真地分析了一遍。
智能体等模型推理结果的这段空闲时间能占到沙箱生命周期的 98%,等于把训练里最大的一块闲置资源直接榨了出来。技术报告里案例研究提到的从零写的编译器 MiniTriton,还有 48 小时跑出来的推理芯片 RTL 代码 nano-kpu,也都放了出来。
不管你在里面写了什么,只要函数前面挂了 ​​async​​,它的返回值就一定是个 Promise——你可以把 Promise 理解成一张「取货凭条」:活儿还没干完,先给你张条,凭条以后能拿到结果。
2026 年的 fetch() 和 2016 年那个版本已经不是同一个东西了。下次 ​​npm install axios​​ 之前,先看看项目里真正用到它的哪些功能,大概率不需要它了。
AI让开发软件变得前所未有地简单,却没有让软件运维变得更容易。当业务部门借助AI快速打造应用并走向全公司时,真正的挑战才刚刚开始:安全、治理、监控、合规、维护、所有权和生命周期管理,缺一不可。
本来以为 FastAPI 的 StreamingResponse 分分钟就能搞定大文件下载,结果在生产环境直接来了个 OOM(Out of Memory),服务器内存直接被撑爆。
这篇是笔者对早期那篇《​​进程优雅关闭​​》的重构,想解决的正是一个反复踩的痛点。
不存在绝对完美的隔离级别,RR和RC之间的选择,本质是一致性约束与并发性能之间的取舍。
本文不依赖第三方请求库,基于原生 Axios + Vue3 手写整套 useRequest 钩子,覆盖日常开发绝大多数场景。
目前还没有人指认攻击者的身份。绘制了 1,196 个地址扫荡链路的 Galaxy 表示,在过去 30 天内未发现其他具有相同 30 sat/vB、无找零特征的比特币交易。
说得直白些:如果这些结果经受住整个学界的检验,那么单是今天的这一轮发布,便堪称现代史上相关领域单日跨度最大的一次飞跃!Claude Fable 5更是直言:「按照菲尔茨奖标准,任何一项都足以获奖」!
在Relentless最新一期《How to Start a Startup》的访谈中,OpenAI联合创始人兼CEO奥特曼谈到开发Sora应用时下载了TikTok吸取经验,然后沉迷了…
MSTP(Multiple Spanning Tree Protocol,多生成树协议),主要解决二层交换网络环路问题,同时还能提升多条链路利用率、实现VLAN负载分担。