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forEach和 async/await的这个组合,就像一对貌合神离的“情侣”,看起来般配,实则互相“背叛”。这个坑,我结结实实地踩过,而且不止一次。forEach和 async/await的这个组合,就像一对貌合神离的“情侣”,看起来般配,实则互相“背叛”。这个坑,我结结实实地踩过,而且不止一次。

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RAG架构通过整合外部知识库中的上下文信息,显著提升了大语言模型的响应准确性和任务执行效率。然而,这一架构也引入了新的安全风险:数据污染(恶意信息注入)、敏感信息泄露(知识库内容外泄)以及分布式拒绝服务攻击(系统资源耗尽)。RAG架构通过整合外部知识库中的上下文信息,显著提升了大语言模型的响应准确性和任务执行效率。然而,这一架构也引入了新的安全风险:数据污染(恶意信息注入)、敏感信息泄露(知识库内容外泄)以及分布式拒绝服务攻击(系统资源耗尽)。

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据《华尔街日报》报道,Zuckerberg花了几个月时间亲自整理了一份"清单",上面列着全球最顶尖的50-100名AI研究员。然后他亲自给这些人发邮件,亲自谈判。据《华尔街日报》报道,Zuckerberg花了几个月时间亲自整理了一份"清单",上面列着全球最顶尖的50-100名AI研究员。然后他亲自给这些人发邮件,亲自谈判。

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插件化开发模式正在很多编程语言或技术框架中得以广泛的应用实践,那么为什么要使用插件呢?插件化开发模式正在很多编程语言或技术框架中得以广泛的应用实践,那么为什么要使用插件呢?

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一份来自上海创智学院、上海交通大学的前沿研究论文吸引了人工智能领域的广泛关注。一份来自上海创智学院、上海交通大学的前沿研究论文吸引了人工智能领域的广泛关注。

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近日,受到人脑分层和多时间尺度处理机制启发,来自 Sapient Intelligence 的研究者提出了分层推理模型(HRM),这是一种全新循环架构,能够在保持训练稳定性和效率的同时,实现高计算深度。近日,受到人脑分层和多时间尺度处理机制启发,来自 Sapient Intelligence 的研究者提出了分层推理模型(HRM),这是一种全新循环架构,能够在保持训练稳定性和效率的同时,实现高计算深度。

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GitHub Copilot Chat最大技术亮点支持AI Agent自动化编程模式,可以执行多步骤的编码任务,自动处理编译和语法检查错误,监控终端和测试输出,并持续迭代直至编程任务完成。GitHub Copilot Chat最大技术亮点支持AI Agent自动化编程模式,可以执行多步骤的编码任务,自动处理编译和语法检查错误,监控终端和测试输出,并持续迭代直至编程任务完成。

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该综述系统梳理了 DMs 在异常检测与生成领域的技术进展,从理论基础、方法分类到应用场景形成完整研究体系。该综述系统梳理了 DMs 在异常检测与生成领域的技术进展,从理论基础、方法分类到应用场景形成完整研究体系。

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新研究仅通过RLVR(可验证奖励的强化学习),成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力,让模型学会“自学”!新研究仅通过RLVR(可验证奖励的强化学习),成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力,让模型学会“自学”!

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今天,据彭博社等最新消息,在周一给 Meta 员工的一份内部备忘录中,扎克伯格宣布重组公司人工智能团队(包括研究、基础设施和产品),合并到新成立的「Meta 超级智能实验室」(Meta Superintelligence Labs)。今天,据彭博社等最新消息,在周一给 Meta 员工的一份内部备忘录中,扎克伯格宣布重组公司人工智能团队(包括研究、基础设施和产品),合并到新成立的「Meta 超级智能实验室」(Meta Superintelligence Labs)。

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从撒谎到勒索,再到暗中自我复制,AI 的「危险进化」已不仅仅是科幻桥段,而是实验室里的可复现现象。人类一思考,上帝就发笑;那推理模型「思考」时,我们该不该笑?从撒谎到勒索,再到暗中自我复制,AI 的「危险进化」已不仅仅是科幻桥段,而是实验室里的可复现现象。人类一思考,上帝就发笑;那推理模型「思考」时,我们该不该笑?

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名叫PEVA模型,新突破是让具身智能体学会这人类一样的“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。怎么说呢?就像人类伸手时会预判手臂进入视野的角度、走路时会提前观察脚下路径,LeCun团队的最新模型,可以让机器人实现这样的能力。名叫PEVA模型,新突破是让具身智能体学会这人类一样的“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。怎么说呢?就像人类伸手时会预判手臂进入视野的角度、走路时会提前观察脚下路径,LeCun团队的最新模型,可以让机器人实现这样的能力。

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我们展示了一种混合系统,该系统将语义搜索(通过嵌入+FAISS)与为数据洁净室环境量身定制的安全SQL生成相结合。通过将SQL生成基于模式和意图模板,并仅在必要时回退到LLM,该架构在表达能力和安全性之间取得了实际平衡。我们展示了一种混合系统,该系统将语义搜索(通过嵌入+FAISS)与为数据洁净室环境量身定制的安全SQL生成相结合。通过将SQL生成基于模式和意图模板,并仅在必要时回退到LLM,该架构在表达能力和安全性之间取得了实际平衡。

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最近, IDEA 提出全新解决方案 Rex-Thinker ,首次将人类思维中的 “逻辑推理链” 引入视觉指代任务,让 AI 像人一样分步思考、验证证据,在权威测评中不仅准确率显著提升,更展现出强大的 “知之为知之” 能力!最近, IDEA 提出全新解决方案 Rex-Thinker ,首次将人类思维中的 “逻辑推理链” 引入视觉指代任务,让 AI 像人一样分步思考、验证证据,在权威测评中不仅准确率显著提升,更展现出强大的 “知之为知之” 能力!

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你是不是也有这样的体验?用ChatGPT、文档问答机器人,刚开始觉得还行,但用久了发现它总是“死脑筋”,问同样的问题,答得千篇一律,甚至一错再错。你想:“要是它能记住我的吐槽和建议,下次别再犯同样的错就好了!”——恭喜你,这正是RAG反馈回路(Feedback Loop)的核心诉求。你是不是也有这样的体验?用ChatGPT、文档问答机器人,刚开始觉得还行,但用久了发现它总是“死脑筋”,问同样的问题,答得千篇一律,甚至一错再错。你想:“要是它能记住我的吐槽和建议,下次别再犯同样的错就好了!”——恭喜你,这正是RAG反馈回路(Feedback Loop)的核心诉求。

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装饰器工厂(Decorator Factory)在 接口自动化测试框架 中有非常广泛的应用。它不仅可以提升代码的可读性和复用性,还能帮助我们实现。装饰器工厂(Decorator Factory)在 接口自动化测试框架 中有非常广泛的应用。它不仅可以提升代码的可读性和复用性,还能帮助我们实现。

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本文将针对JUC包下几个常见的工具类进行深入剖析和演示,通过针对本文的阅读,读者将会对JUC包下的工具有一个全面的了解和运用。本文将针对JUC包下几个常见的工具类进行深入剖析和演示,通过针对本文的阅读,读者将会对JUC包下的工具有一个全面的了解和运用。

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本文将深入剖析Flask与Django的核心架构、功能特性、设计哲学,并通过详细对比,为您在不同业务场景下做出明智的技术选型提供一份专业的指南。本文将深入剖析Flask与Django的核心架构、功能特性、设计哲学,并通过详细对比,为您在不同业务场景下做出明智的技术选型提供一份专业的指南。

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目前,Observable API 还处于提案阶段,但它已经展示出了巨大的潜力。Observable API 不仅简化了代码,还提升了性能,让事件处理变得更加直观和高效。目前,Observable API 还处于提案阶段,但它已经展示出了巨大的潜力。Observable API 不仅简化了代码,还提升了性能,让事件处理变得更加直观和高效。

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有这样一个经典的前端场景:用户选择文件后,焦急地、不耐烦地、或者仅仅是习惯性地疯狂点击“上传”按钮。如果处理不当,这会导致灾难性的后果。有这样一个经典的前端场景:用户选择文件后,焦急地、不耐烦地、或者仅仅是习惯性地疯狂点击“上传”按钮。如果处理不当,这会导致灾难性的后果。

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在千万级延迟任务场景下,通过分层时间轮算法结合分布式协调机制,配合严格的时间同步策略,可实现毫秒级精度的可靠触发。系统需持续优化分片策略和故障转移效率,以应对业务规模的增长。在千万级延迟任务场景下,通过分层时间轮算法结合分布式协调机制,配合严格的时间同步策略,可实现毫秒级精度的可靠触发。系统需持续优化分片策略和故障转移效率,以应对业务规模的增长。

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在仓内质检场景中,一线人员每天需处理大量商品图片,传统流程存在操作路径长、批量处理难、精确度低等痛点,每增加一个操作步骤都会成倍增加时间成本。我们的目标是提供一套高效、精准且易用的图片编辑工具,帮助质检人员快速完成标注工作。在仓内质检场景中,一线人员每天需处理大量商品图片,传统流程存在操作路径长、批量处理难、精确度低等痛点,每增加一个操作步骤都会成倍增加时间成本。我们的目标是提供一套高效、精准且易用的图片编辑工具,帮助质检人员快速完成标注工作。

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对于企业而言,计算需求的评估需要结合应用场景的规模和预算。小型模型适合初创企业或资源有限的场景,而大型模型虽然计算成本更高,但在复杂任务中可能提供更优的性能。对于企业而言,计算需求的评估需要结合应用场景的规模和预算。小型模型适合初创企业或资源有限的场景,而大型模型虽然计算成本更高,但在复杂任务中可能提供更优的性能。

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Broker 存储压力增大,比如:大量的未消费消息,会占用 Broker 的磁盘空间。长期积累可能导致磁盘空间不足,影响 Kafka 服务的稳定性。Broker 存储压力增大,比如:大量的未消费消息,会占用 Broker 的磁盘空间。长期积累可能导致磁盘空间不足,影响 Kafka 服务的稳定性。

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研究报告揭示了一个令人不安的现实,LLM应用常常存在严重的安全漏洞,这些问题在高风险场景中出现的频率远高于其他任何类型的系统,表明LLM的部署带来了尤为突出的风险。研究报告揭示了一个令人不安的现实,LLM应用常常存在严重的安全漏洞,这些问题在高风险场景中出现的频率远高于其他任何类型的系统,表明LLM的部署带来了尤为突出的风险。

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AI的潜力无可否认,但其在推理层所带来的令人措手不及的安全成本同样不容忽视。针对AI运营端的新攻击正悄然增加预算,危及合规性,并削弱客户信任,所有这些都对企业AI部署的投资回报率和总拥有成本构成了威胁。AI的潜力无可否认,但其在推理层所带来的令人措手不及的安全成本同样不容忽视。针对AI运营端的新攻击正悄然增加预算,危及合规性,并削弱客户信任,所有这些都对企业AI部署的投资回报率和总拥有成本构成了威胁。

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在 AI 技术飞速发展的今天,LLM 驱动的智能体通信已成为推动智能化进程的关键力量。然而,其背后的安全风险不容忽视。本文将深入探讨智能体通信的协议、安全挑战与防御策略,为构建安全可靠的 AI 生态系统提供思路与方向。在 AI 技术飞速发展的今天,LLM 驱动的智能体通信已成为推动智能化进程的关键力量。然而,其背后的安全风险不容忽视。本文将深入探讨智能体通信的协议、安全挑战与防御策略,为构建安全可靠的 AI 生态系统提供思路与方向。

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Telepathy通过将1000个电极植入运动皮层中负责手部和手臂运动的区域来工作,目的就是帮助因脊髓损伤、渐冻症、中风等导致无法自主控制身体的人士,能够仅凭思想来实现控制电脑、操作鼠标等动作。Telepathy通过将1000个电极植入运动皮层中负责手部和手臂运动的区域来工作,目的就是帮助因脊髓损伤、渐冻症、中风等导致无法自主控制身体的人士,能够仅凭思想来实现控制电脑、操作鼠标等动作。

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经过汇金在资损防控专项的体系化建设及实践,取得了显著进展。从事前挖掘资损规则、代码预防性建设,事中及时布防资损规则、巡检规则、开发添加监控,事后及时执行预案以及补充未布防场景规则,以及经过各种挖掘资损方法的探索及分享,大部分员工具备资损防控意识和资损规则挖掘、布防、日清保鲜的能力。经过汇金在资损防控专项的体系化建设及实践,取得了显著进展。从事前挖掘资损规则、代码预防性建设,事中及时布防资损规则、巡检规则、开发添加监控,事后及时执行预案以及补充未布防场景规则,以及经过各种挖掘资损方法的探索及分享,大部分员工具备资损防控意识和资损规则挖掘、布防、日清保鲜的能力。

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如何在一台电脑上同时运行多个浏览器实例,并确保每个实例都拥有独立的浏览器指纹、独立的代理IP和独立的登录环境?如何在一台电脑上同时运行多个浏览器实例,并确保每个实例都拥有独立的浏览器指纹、独立的代理IP和独立的登录环境?

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在实际的 Elasticsearch 部署中,节点并不是“一视同仁”的。根据分配的角色,节点可能负责协调集群、存储数据或预处理数据。理解这些节点角色对于设计一个可扩展、高性能且容错的 Elasticsearch 集群至关重要。在实际的 Elasticsearch 部署中,节点并不是“一视同仁”的。根据分配的角色,节点可能负责协调集群、存储数据或预处理数据。理解这些节点角色对于设计一个可扩展、高性能且容错的 Elasticsearch 集群至关重要。

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听起来很理想——只改配置,无需部署,甚至非开发人员也能参与更改。但现实呢?配置变成了代码本身,逻辑藏进了 JSON、YAML 和环境变量里,复杂度不仅没减少,反而更难维护。听起来很理想——只改配置,无需部署,甚至非开发人员也能参与更改。但现实呢?配置变成了代码本身,逻辑藏进了 JSON、YAML 和环境变量里,复杂度不仅没减少,反而更难维护。

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人工智能在这里不仅仅是一个时髦的流行词。它是真正的大脑,能够处理海量数据,预测故障并快速创建定制产品。再加上精度惊人的机器人,就拥有了一种全新的制造方式。现在我们了解了人工智能的变革潜力,让我们来探索一下这些智能工厂在实践中究竟是如何运作的——奇迹真正发生的地方。人工智能在这里不仅仅是一个时髦的流行词。它是真正的大脑,能够处理海量数据,预测故障并快速创建定制产品。再加上精度惊人的机器人,就拥有了一种全新的制造方式。现在我们了解了人工智能的变革潜力,让我们来探索一下这些智能工厂在实践中究竟是如何运作的——奇迹真正发生的地方。

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当我们使用常规的内存分配方式,比如 C++ 里的new、delete ,C 里的malloc、free ,每次申请的内存块大小不定。在频繁操作下,就好比在一块完整的土地上随意挖坑(分配内存)和填坑(释放内存) ,最后土地变得坑洼不平(内存碎片化)。当我们使用常规的内存分配方式,比如 C++ 里的new、delete ,C 里的malloc、free ,每次申请的内存块大小不定。在频繁操作下,就好比在一块完整的土地上随意挖坑(分配内存)和填坑(释放内存) ,最后土地变得坑洼不平(内存碎片化)。

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只有当CPU位于Ring0也就是内核态时才可以执行我们刚才列举的这些操作,否则会触发异常,这会进一步触发操作系统的运行,操作系统运行起来后会终止掉有问题的进程。只有当CPU位于Ring0也就是内核态时才可以执行我们刚才列举的这些操作,否则会触发异常,这会进一步触发操作系统的运行,操作系统运行起来后会终止掉有问题的进程。

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Match-case​帮助我避免错误。它确保所有情况都得到处理,并且通配符_可以捕获任何意外情况。我再也不用担心遗漏条件或忘记默认情况了。Match-case​帮助我避免错误。它确保所有情况都得到处理,并且通配符_可以捕获任何意外情况。我再也不用担心遗漏条件或忘记默认情况了。

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网页 AI 智能体通过模仿人类与网站互动的方式工作。它们接收自然语言任务(比如“找一双 10 号白色鞋子”),用像 Playwright 这样的工具点击或输入,靠奖励函数评估任务完成情况。网页 AI 智能体通过模仿人类与网站互动的方式工作。它们接收自然语言任务(比如“找一双 10 号白色鞋子”),用像 Playwright 这样的工具点击或输入,靠奖励函数评估任务完成情况。

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如果计算出来的槽位还在原先的节点上,那么源节点会直接返回数据给客户端;如果源节点上的槽位已经被迁移到新节点上,那么源节点会告诉客户端去新节点上查询数据。如果计算出来的槽位还在原先的节点上,那么源节点会直接返回数据给客户端;如果源节点上的槽位已经被迁移到新节点上,那么源节点会告诉客户端去新节点上查询数据。

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当模型具备了越来越强的“世界建模”能力,其误解、误判或偏见也可能带来“认知层面”的风险。例如,在判断任务目标时是否尊重隐私?在推理“常识”时是否体现文化中立?这些问题都值得伴随技术前进同步思考。当模型具备了越来越强的“世界建模”能力,其误解、误判或偏见也可能带来“认知层面”的风险。例如,在判断任务目标时是否尊重隐私?在推理“常识”时是否体现文化中立?这些问题都值得伴随技术前进同步思考。

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如果你想体验类似于Copilot的丰富代码辅助功能,推荐使用Continue或CodeGPT;如果想快速开发脚本和应用程序,Cline或Roo Code会更合适;如果你对大模型开发感兴趣,AI Toolkit是最佳选择。如果你想体验类似于Copilot的丰富代码辅助功能,推荐使用Continue或CodeGPT;如果想快速开发脚本和应用程序,Cline或Roo Code会更合适;如果你对大模型开发感兴趣,AI Toolkit是最佳选择。

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微软宣布推出一款名为“Mu”的新型生成式人工智能(GenAI)系统,它让我们得以一窥未来我们使用各种设备(从个人电脑到烤面包机)的方式。微软宣布推出一款名为“Mu”的新型生成式人工智能(GenAI)系统,它让我们得以一窥未来我们使用各种设备(从个人电脑到烤面包机)的方式。

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前言在大型系统性能瓶颈中,索引设计不当导致的性能问题占比超过60%。经过多年的工作经历,我处理过多起数据库性能事故。总结出索引设计的核心原则:索引不是越多越好,而是越精准越好。这篇文章跟大家一起聊聊设计索引的10条军规,希望对你会有所帮助。前言在大型系统性能瓶颈中,索引设计不当导致的性能问题占比超过60%。经过多年的工作经历,我处理过多起数据库性能事故。总结出索引设计的核心原则:索引不是越多越好,而是越精准越好。这篇文章跟大家一起聊聊设计索引的10条军规,希望对你会有所帮助。

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近期,Cloudflare 推出了 useMcp 库,将 MCP 与 React 无缝连接,只需三行代码即可完成接入。这意味着,前端开发者现在可以像调用本地函数一样,远程触发 AI 能力与后端服务。近期,Cloudflare 推出了 useMcp 库,将 MCP 与 React 无缝连接,只需三行代码即可完成接入。这意味着,前端开发者现在可以像调用本地函数一样,远程触发 AI 能力与后端服务。

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AI 的任务远比自动售货机复杂,因为它需要管理一个盈利商店所需的所有环节。这包括维护库存、设定价格、与客户沟通,以及避免破产。AI 的任务远比自动售货机复杂,因为它需要管理一个盈利商店所需的所有环节。这包括维护库存、设定价格、与客户沟通,以及避免破产。

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本文围绕着视觉任务的 “局部性”(Locality)特点,首先提出了系统的分析框架,识别出了视觉生成任务 Attention 优化的关键挑战在于 “多样且分散” 的注意力模式,并且进一步探索了该模式的产生原因,并揭示了多样且分散的注意力模式,可以被统一为代表 “局部聚合” 的块状模式。本文围绕着视觉任务的 “局部性”(Locality)特点,首先提出了系统的分析框架,识别出了视觉生成任务 Attention 优化的关键挑战在于 “多样且分散” 的注意力模式,并且进一步探索了该模式的产生原因,并揭示了多样且分散的注意力模式,可以被统一为代表 “局部聚合” 的块状模式。

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本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD),通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境,利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划,选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息,最终回答问题。本文提出了一种新颖的智能体 Deep Video Discovery (DVD),通过将长视频分割为更短的片段并将其视作环境,利用 LLM 先进的推理能力来思考问题并自主规划,选择具有适当参数的工具来从环境中逐步获取信息,最终回答问题。

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奥特曼谈到,o3模型上周的运行成本是本周的5倍,价格下降趋势还在继续,且API的成本将会持续大幅下降,开源模型将会非常棒。Chatgpt的记忆功能不仅仅是一个小硬件,而是AI伴侣一般的存在。奥特曼谈到,o3模型上周的运行成本是本周的5倍,价格下降趋势还在继续,且API的成本将会持续大幅下降,开源模型将会非常棒。Chatgpt的记忆功能不仅仅是一个小硬件,而是AI伴侣一般的存在。

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刚刚,AlphaEvolve又上大分了!基于它的开源实现OpenEvolve,靠自学成才、自己写代码,直接在苹果芯片上进化出了比人类还快21%的GPU核函数!这一刻,是自动化编程史上真正里程碑时刻,「AI为AI编程」的新时代正式开启,自动化奇点真要来了。刚刚,AlphaEvolve又上大分了!基于它的开源实现OpenEvolve,靠自学成才、自己写代码,直接在苹果芯片上进化出了比人类还快21%的GPU核函数!这一刻,是自动化编程史上真正里程碑时刻,「AI为AI编程」的新时代正式开启,自动化奇点真要来了。

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前言因为我在网上找手写板案例的时候,发现这一块部分的内容很少,或者因为版本太老而不适配现在的openharmonyapi版本,所以自己封装了一个...前言因为我在网上找手写板案例的时候,发现这一块部分的内容很少,或者因为版本太老而不适配现在的openharmonyapi版本,所以自己封装了一个...

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一、引言:通用属性——构建视觉体验的核心语言在鸿蒙应用开发体系中,组件的视觉呈现与交互体验主要通过通用属性系统实现。这些属性构成了...一、引言:通用属性——构建视觉体验的核心语言在鸿蒙应用开发体系中,组件的视觉呈现与交互体验主要通过通用属性系统实现。这些属性构成了...