🔥51CTO 热榜:2025-04-15
10:55 51CTO Gemini 2.5编程全球霸榜,谷歌重回AI王座!神秘模型曝光,奥特曼迎战
Gemini 2.5 Pro编程登顶,6美元性价比碾压Claude 3.7 Sonnet。不仅如此,谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail,这次是要彻底翻盘了。
13:59 51CTO 朋友,要数仓实战代码不要?只要你开金口...
本文将围绕我们在项目中使用的实战代码,详细介绍每个层次的实现过程和关键技术。
13:59 51CTO 小米一面:Feign 是如何实现负载均衡的?
本文通过对 Feign实现负载均衡的原理和源码进行分析,并结合具体的示例演示,详细阐述了 Feign在微服务架构中的负载均衡机制。
13:59 51CTO 中国初创芯片登Nature:比英伟达A10快500倍!自研光电混合技术
随着人工智能的快速发展,计算需求呈爆发式增长,传统电子计算面临着功耗、速度等方面的瓶颈。
13:59 51CTO 中科大、中兴提出新后训练范式:小尺寸多模态模型,成功复现R1推理
VLM 的主流训练方法是监督微调(SFT),即使用人工标注或 AI 生成的高质量数据对模型进行有监督训练。
13:59 51CTO 过程奖励模型也可以测试时扩展?清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o
清华大学联合上海 AI Lab 提出生成式过程奖励模型 ——GenPRM,将生成式思维链推理(CoT)与代码验证相结合,并引入测试时拓展机制,为过程监督推理提供了新思路。
13:59 51CTO 一套算法控制机器人军团!纯模拟环境强化学习,Figure学会像人一样走路
Figure公司通过强化学习,成功实现机器人的自然步态。利用高效物理模拟器,仅用几小时完成相当于多年训练的数据,训练出的策略无需额外调整即可「零样本」迁移至真实机器人。
13:59 51CTO 更长思维并不等于更强推理性能,强化学习可以很简洁
第二轮强化学习(仅使用一些有时可解的问题)可以缩短回答时间,同时保持甚至提高准确度。这对部署效率具有重大意义。
13:59 51CTO 微信:我绝不丢离线消息!
如果没有打开手机,没有登录微信,好友发给我的微信消息,有没有可能丢失呢?今天和大家聊聊离线消息的话题。
13:59 51CTO 推理AI「脑补」成瘾,废话拉满!马里兰华人学霸揭开内幕
研究发现,推理模型(如DeepSeek-R1、o1)遇到「缺失前提」(MiP )的问题时,这些模型往往表现失常:回答长度激增、计算资源浪费。本文基于马里兰大学和利哈伊大学的最新研究,深入剖析推理模型在MiP问题上的「过度思考」现象,揭示其背后的行为模式,带你一窥当前AI推理能力的真实边界。
13:59 51CTO Tycoon2FA 钓鱼工具包升级新手法,专攻 Microsoft 365 账户
Trustwave在另一份相关报告中指出,Tycoon2FA、Mamba2FA和Sneaky2FA等PhaaS平台推动下,使用恶意SVG(可缩放矢量图形)文件的钓鱼攻击呈现爆发式增长。
13:59 51CTO AI幻觉代码依赖成为新型软件供应链威胁
目前唯一有效的防范方法是人工验证每个包名,切勿假设AI生成的代码片段中提到的依赖包真实存在或安全可靠。
13:59 51CTO 决定了:对美国用户收取 145% 服务费!
猿java决定:对美国用户收取 145%的服务费。为什么要针对美国用户?如何收取这 145%的服务费?这篇文章,我们来详细地聊一聊。
13:59 51CTO 黑客利用已修复的 Fortinet FortiGate 设备漏洞获取 Root 权限
根据Fortinet最新调查报告,攻击者利用了三个已知漏洞(FG-IR-22-398、FG-IR-23-097和FG-IR-24-015)入侵FortiGate设备。
13:59 51CTO ICLR高分论文险遭拒,只因未引用「造假」研究???作者怒喷:对方论文用Claude生成
该论文的作者举报,所谓「先前的研究」本身有实验结果矛盾,甚至还涉嫌抄袭他们的成果,拿他们的论文当大模型语料用Claude生成论文等不当行为。但却被COLM 2024接收。
13:59 51CTO 深入解析 ZGC:基于 G1 的革新性优化
ZGC 通过染色指针、内存多重映射等创新技术,解决了 G1 在大堆和低延迟场景的瓶颈,成为实时系统、云原生应用的理想选择。
15:01 51CTO 谷歌Chrome 136将修复存在20年的已访问链接隐私漏洞
作为首个实现这一强力防护机制的主流浏览器,Chrome确保用户浏览历史免遭窥探,标志着在线安全领域的重大进步。
17:05 51CTO AI能看懂图像却算不好距离,上交时间-空间智能基准难倒9大顶尖多模态模型
上海交通大学联合中国地质大学、南洋理工大学、智源研究院以及斯坦福大学的研究团队推出首个多模态大模型(MLLM)时空智能评测基准STI-Bench(Spatial-Temporal Intelligence Benchmark),向当前最先进的多模态大语言模型发起了关于精确空间时间理解的严峻挑战。
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