51CTO热榜

1  【HarmonyOS PC桌面端开发】使用ArkTS做出RGB 色环选择器
一、引言：为何在鸿蒙PC上需要自定义高性能组件？随着鸿蒙（Harmony）在桌面端（PC）的全面发力，开发者们面临着从移动端“小屏交互”到桌...
2  Google警告：黑客正在利用Gemini AI辅助网络攻击
AI正大幅降低网络攻击的技术门槛，同时显著提升攻击的规模与精准度。我们正处于网络安全发展的转折点——过去十年构建的网络安全体系，或许需要从根本上进行重新审视与重建。​
3  最长连续工作40天！硅谷Agent又进化了：给个指令，剩下它全搞定
Factory最新上线的Missions，直接超越OpenClaw，把一盘剥好的肉端上桌——不整虚的！只需一个任务指令，就能交付全自动工程闭环。
4  谷歌 API 密钥通过 Gemini 静默暴露敏感数据
谷歌已公布修复路线图，包括：为AI Studio密钥设置限定默认值（默认仅Gemini访问）、自动拦截野外发现的泄露密钥、向开发者主动发送密钥暴露通知。
5  Context Engineering：2026年真正重要的六种技术（完整指南）
2026 年的性能提升来自动态 context 选择、compression 和 memory management，而不是聪明的 prompt 词藻。以下是让生产系统与 demo 拉开差距的 6 种高效 Context 技术。
6  最新AI军事模拟：Claude、Gemini、GPT对决，95%对局发射核弹
最新 AI 模拟军事博弈揭示致命真相：面对地缘危机，最先进的 AI 在 95% 的对局中按下了核按钮。机器不懂恐惧，拒绝投降，安全协议在压力下全面失效。而五角大楼正将其引入真实指挥室，人类的和平岁月岌岌可危。
7  你真的理解 .NET 的垃圾回收吗？
在高并发、云原生、微服务时代， 对 GC 的理解已经不只是“基础知识”，而是工程能力的一部分。
8  小红书发布FireRed-Image-Edit：图像编辑新SOTA
图像编辑领域迎来新突破，小红书基础模型 FireRed-Image-Edit 正式亮相 GitHub。目前，该项目代码、技术报告、demo网页已开源，模型权重也即将在未来几天开源。
9  智能体要起飞？DeepSeek发文破GPU难题，吞吐量飙升两倍
团队通过引入创新的双通道加载机制和全局调度算法，彻底打通了预填充与解码节点间的传输壁垒，在不增加硬件成本的前提下实现了性能的飞跃。
10  谷歌Nano Banana 2发布，闪电般速度，依然全球TOP1
Nano Banana 2以前所未有的闪电速度将专业级图像生成能力推向了大众视野。
11  五分钟零代码改造，让 Go 应用自动获得全链路可观测能力
在微服务架构下，可观测性（Observability）已经成为应用运维的必备能力。然而据统计，传统埋点方案需要开发者花费 20-30% 的时间在监控代码上，而且非常容易出错。
12  万字长文带你全面了解大模型高效推理与优化
目前已经提出了大量技术来实现LLM的高效推理，主要优化方向可以分为数据级优化、模型级优化和系统级优化。
13  Claude Code 遭入侵实现完全远程代码执行并窃取组织 API 密钥
Check Point Research（CPR）报告了这些问题，Anthropic 已在公开披露前完成所有漏洞修补。
14  Agent Skills与MCP：一场被误解的“替代战争”
本文旨在彻底厘清二者的核心差异、适用边界与协同模式。我们将从概念定义出发，深入实现机制，通过多维对比与真实场景剖析，最终给出一套可落地的选择策略与高阶架构范式。
15  ViDoRAG：视觉丰富文档的检索增强生成新范式，多智能体+动态检索解锁复杂推理
中科大联合阿里通义Lab在2025 EMNLP上发表的ViDoRAG工作，就专门解决了这个痛点。该研究不仅打造了首个针对大规模视觉丰富文档的评测数据集ViDoSeek，还提出了一套融合GMM多模态混合检索和动态迭代多智能体推理的全新RAG框架，在新基准上实现了超10%的性能提升，为视觉丰富文档的处理提供了更实用的技术方案。
16  Aletheia 自主攻克 FirstProof，全自动解决方案来了！
对于广大AI技术人而言，这个故事的核心启示在于：单纯追求模型参数规模和刷榜分数的时代正在过去。下一个浪潮，是围绕具体、艰深的领域问题（如数学、代码、科学发现），构建专精化的、具备深度推理和规划能力的智能体系统。
17  Claude subagent 是什么，怎么用？
Claude Code 所出的 subagents 功能，主要是通过 ​​/agents​​ 唤起并完成创建配置。核心特性是可以由主任务委托给子代理 agent 去执行某些定制化的工作项，其上下文是独立的。
18  MiniMax、Anthropic、Perplexity齐入局，Agent正式跨入桌面执行时代
想象一下这个场景：你在飞书里发一句“把这周竞品动态整理成表格并发给团队”，Agent不是回你一段建议，而是真的去浏览网页、开表格、填数据、发消息。
19  AI 是怎么学会唠嗑的？系统提示词又是什么？
什么意思呢？AI 就像一个把全网文章、百科、书籍都背下来了的超级记忆大师。你给它半句话，它就根据肚子里的墨水，猜下一个字应该是什么。
20  港科大&美团提出PosterCraft，文字渲染与艺术融合，从创意到成品只需一步！
PosterCraft 的设计理念是统一且灵活的框架。可以轻松地在自定义工作流程或其他兼容框架中使用 PosterCraft。
21  AlphaEvolve再进化！DeepMind用AI「养殖」算法，碾压所有人类设计
DeepMind最新论文：用AlphaEvolve把算法源代码当基因组，让Gemini充当遗传算子，对博弈论算法进行「自然选择」。
22  华人天才出走xAI：算力竞赛已死，30美元解锁AI自进化！
2026年2月，Grok的核心成员Jiayi Pan和Toby Pohlen相继离开xAI。这似乎是某种预示，或许通往AGI的路不是算力规模，而是方法的突破。
23  ICLR'26｜Agent全链路成功率0%？首个真实DevOps基准曝致命短板
AI能写代码，却修不好构建环境、看不懂系统监控、串不起全链路运维——新基准DevOps-Gym显示，顶级模型在真实软件工程任务中全链路成功率归零，暴露其缺乏长程推理与动态系统理解能力，AI辅助编程远未触及真实开发核心。
24  如何给四岁孩子讲明白 Kubernetes Ingress TLS 证书
在任何人进入水族馆之前，你需要一个新的腕带。这意味着一个新的TLS证书。我通常会使用完整的PEM文件，这样你就能拥有完整的证书链并分离出密钥。
25  Claude Code“隐形技术栈”被扒出来了！2430次测试揭秘工具偏好清单
最近，专注于量化AI主观决策的基准测试工作室Amplifying.ai，针对Claude Code的工具选择倾向开展了一项系统性研究。
26  用AI替代人类，Block裁员四成，股价大涨近25%，超4700万人围观
如果旧的职业上升通道已经被 AI 阻断，普通人该如何在这个新时代里重新为自己定价？
27  比比皆是的下一个创新点：从Prompt Learning进化到SIPDO的闭环自进化
一旦 prompt 不再被视为静态对象，而被纳入一个能够评估、修正、重写并持续演化的闭环之中，研究不再围绕 “技巧是否有效”，而开始围绕系统如何生长展开。
28  完全开源！打破「数据暴力」迷思，上海交大、深势科技等发布 Innovator-VL：开启科学大模型新范式
近日，来自上海交通大学、深势科技（DP Technology）、记忆张量（MemTensor）、中国科学院理论物理研究所等机构的研究团队联合发布了 Innovator-VL。这不仅是一个性能卓越的多模态大模型（MLLM），更是一份献给开源社区的 “科学智能实战指南”。
29  全面超越极限准确率，算力砍一半！谷歌提出深思比例（DTR）
弗吉尼亚大学和谷歌的研究团队提出通过追踪Token在模型深层网络中的修改轨迹来量化真实的推理成本。
30  仅2.6亿参数加速8.7倍、击败顶尖架构：字节提出二值化Token自回归生成模型
字节发布BitDance模型，为多模态人工智能的演进提供了一份极具价值的工程蓝图。
31  AI 智能体高可靠设计模式：冗余执行
优化智能体解决方案需要软件工程确保组件协调、并行运行并与系统高效交互。例如预测执行[2]，会尝试处理可预测查询以降低时延，或者进行冗余执行[3]，即对同一智能体重复执行多次以防单点故障。
32  AI智能体不是越多越强：信息冗余构成了LLM Agent Scaling的瓶颈
多智能体系统「扩不动」的真正原因，并不是 Agent 不够多，而是信息冗余。 系统实验发现，单纯堆规模收益迅速枯竭，而引入多样性可以显著延缓饱和、以更少的 Agent 获得更强的性能。
33  别让 Agent 只是"看起来聪明"：从 OpenAI 学到的十件事
Shell 支持"本地执行模式"，你自己执行 shell_call，再把 shell_call_output 回传给模型。对很多团队来说，这是一条很舒服的上线路径，先在本地把工程链路跑顺，再迁到托管容器。
34  Claude Code 通关手册：MCP 协议完全指南，Claude Code 最被低估的能力
MCP 是 AI 连接外部工具的标准协议，就像 USB 是电脑连接外设的标准。Claude Code 作为 MCP 客户端，通过安装不同的 MCP Server 获得不同的能力——GitHub 操作、文档查询、数据库访问等。
35  一日一技：使用 Git Worktree 实现代码的“影分身术”
相信很多开发者都有过这样的经历：你正在一个叫 ​​feature-A​​​ 的分支上奋笔疾书，思路如泉涌，代码写了一半。突然，产品经理或者监控报警告诉你：线上的 ​​main​​ 分支出了一个 P0 级的 Bug，需要你立刻、马上、Right Now 修复。
36  从 Vector 到 MCP：Next.js 的 Agent 之路
浏览器里的运行时错误、客户端警告、渲染出来的组件，这些对 AI 来说都是不可见的。当你跟 AI 说"帮我修个错误"，它甚至不知道你说的到底是哪个错误。
37  一文带你快速深入了解RoofLine模型
在深度学习、大模型深入发展的今天，深入理解RoofLine模型不仅能帮助我们诊断程序在特定平台上的性能天花板，也为我们在硬件选择以及神经网络模型设计等问题上提供指导。本文带你深入分析RoofLine model在神经网络模型设计上作用。
38  刷过 100 个 OpenClaw 视频还没动手？这篇带截图的，真的能跑通
这篇文章，就带你一次性跑通。从安装到飞书接入，全流程截图 + 命令。不懂代码也能完成， 30 分钟，从 0 到可用。
39  你的 JWT 方案安全吗？ASP.NET Core 刷新令牌机制详解
短命的 Access Token 专注于 API 调用安全，长命的 Refresh Token 专注于会话延续。通过数据库持久化、HttpOnly Cookie 存储、令牌轮换与吊销机制的组合，你可以在 ASP.NET Core 中构建一套真正可用于生产环境的认证体系。
40  抽空试了一下，CE-RAG4EM高效突破了这个企业级老大难问题
实体匹配（Entity Matching, EM）是数据集成的基础任务——判断两条记录是否指向同一个真实实体（比如判断两个商品描述是否对应同一款产品）。传统方法面临O(mn)的二次复杂度，当表里有百万条记录时，计算量爆炸。
41  Claude Code 终于不失忆了：Auto Memory 让 AI 自己记笔记，但记忆管理才是真正的难题
Claude Code 刚刚上线了一个让很多开发者等了很久的功能：Auto Memory。简单说，Claude 现在能自己记笔记了——你的项目结构、调试习惯、代码偏好，它会自动记下来，下次开新会话直接用，不用你再重复解释一遍。
42  如何通过“智能体体验”重塑企业AI协作效率？
自主式AI正从“生成答案”走向“执行行动”，这迫使企业重构系统架构与治理模式。成功的关键不在于简单接入MCP，而在于打造面向智能体的体验：结构化API、清晰数据架构、上下文工程与权限控制。
43  警惕AI落地的“隐性账单”：为何多数企业高估了自己的准备度？
企业纷纷高喊“我们需要AI”，却往往忽视真正的隐性成本。AI的挑战不在模型价格，而在数据基础、流程重构、治理合规与长期运营能力。
44  OpenClaw 为什么这么火?——为什么我们需要更多的大模型封装应用
OpenClaw 的成功说明了一个简单却深刻的道理：真正的价值在于消除人们的意图和最终结果之间的摩擦。现在不需要一个世界上每个人都是提示词工程师。真正需要的是一个工具被精心设计和封装，以至于大模型的存在对用户来说完全"隐形"，他们看到的只是想要的结果。
45  还在用JSON喂AI？活该你的Token账单比别人贵一倍！
作为新时代孕育出的新锐兵器，它的使命就是追求极致的效率、无障碍的理解，以及对Token消耗的绝对掌控。 如果说JSON一手缔造了那个辉煌的大数据时代，那么TOON，极有可能将亲手定义未来的AI大时代。
46  面向 AI Agents 的七个免费 Web Search API
AI agents 的有效性，取决于其获取新鲜、可靠信息的能力。在幕后，许多 agents 会调用 Web Search 工具拉取最新上下文，确保输出始终相关。但并非所有 Search APIs 都一视同仁，也不是每个选项都能与您的技术栈或工作流无缝契合。
47  别背了！八条Happens-Before记1条，小红书场景让你面试满分
你是不是也这样？背得滚瓜烂熟，一问场景就歇菜。其实面试官根本不是想听你背书，他想知道的是——你理解这玩意儿是干啥的。今天我换个方式，不背8条，只记1条核心，再用小红书的场景帮你串起来，保证比死记硬背得分高。
48  DBA运维封神工具！磁盘排查告别逐层扒坑，一分钟定位空间元凶
SQL Server日志、备份、临时文件，加之系统缓存、冗余数据，极易导致磁盘告急，轻则影响数据库运行，重则引发宕机。因此，快速精准定位空间占用源头，是DBA必备能力。在接触TreeSizeFree前，Windows自带工具的诸多痛点，曾长期困扰同行们。
49  Agent让LLM从"算力瓶颈"变成"I/O瓶颈"，DeepSeek是怎么破的？
当agent让LLM从"算力密集"变成"I/O密集"时，优化数据搬运的价值可能超过优化计算本身。 DualPath的关键洞察在于打破"KV-Cache只能由预填充引擎加载"的固有假设，将分散在解码引擎上的闲置存储带宽汇聚为全局可调度资源。

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