51CTO · 实时热榜

这两天用 Codex，我碰到一个特别磨人的问题。在刚开始使用 Codex 的时候，或者代码刚写到一半，底部突然开始转圈。

本文将聚焦纯CSS 绘制复杂 UI 的核心技巧，摒弃外部资源依赖，重点拆解业务图标、渐变进度条的实现逻辑，从基础语法应用到实战场景落地，一步步引导大家掌握纯 CSS 构建 UI 组件的思路与方法。

团队提出 Structured Prompt，并从 Diffusability 与 Promptability 两侧共同提升文本条件，最终在复杂组合、推理和世界知识生成任务上取得显著提升。

这样耳熟能详的大佬，本来不必多做介绍。但要解释离职的空前盛况，还得回头看看他为谷歌留下了什么。

HarmonyOS7.0ShareKit碰一碰位置信息指南智绘鸿蒙·大有“视”界一、ShareKit碰一碰位置信息是什么？接收端精准响应HarmonyOS7.0（API26）...

大家好，今天跟大家分享一下小艺开放平台的Skill开发。Skill是AIAgent可以调用的标准化能力单元，可以把一项相对独立的能力封装起来，供Age...

《可可图片编辑》HarmonyOS上接图片超分的全过程智绘鸿蒙·大有“视”界图片编辑App被问得最多的一句话是："这张照片太糊了，能救一下吗？"...

每一次工业革命都建立在基础设施之上：电力、交通、通信、计算，每一次大规模建设背后都有外部融资的支撑。AI工厂，是智能时代的基础设施。

统一增量入口，让变更可见，让下游知道改哪、不改哪——这件事，和统一第一份 PRD 入口一样，值得自己先做。这个技能，后续还是需要在真实项目实践中进行多次迭代优化的。

EverMind 正试图用 HarnessBank、Raven 与 EverMe，把这两个问题接成同一条产品路径。

义父Tibo，OpenAI Codex负责人，一高兴了就给人重置GPT额度。Codex周活4月份还只有300万，到7月下旬已经突破1000万，最快的时候一天涨100万。

一个在 OpenAI 经历了 8 年、一场宫斗和百亿级融资的人，在公司估值 8520 亿美元即将 IPO 时选择出走。

黄仁勋称，相关合作将建立独立的算力融资平台，目标是随着时间推移动员超过 5000 亿美元第三方资本，用于支持全球 AI 基础设施建设。

今年5月的GoogleI/O，主演讲PPT有这么一张：Gemini 3.5 Pro——Coming next month。

虚拟内存、TLB、页表、NUMA，这些概念听起来像操作系统课里的内容，但它们早已进入高性能计算的主战场。

在 Transformer 的每一层注意力机制中，读过的 token 会形成 Key 和 Value。这些已经计算好的中间状态，就是 KV Cache。

如果说 2024 年的工作完成了互补视觉从 0 到 1 的感知范式和芯片硬件创新，那么此次研究则实现了从 “1 到 10” 的系统级算法软件生态飞跃。

Vercel牵头，拉着亚马逊（AWS）、微软旗下的GitHub、微软自己、OpenAI，还有我现在正敲着这篇稿子用的这个工具Cursor（背后公司叫Anysphere），坐一块儿，真把这件事标准化了。

前言悬浮面板和普通材质卡片相比，麻烦的地方在于它会同时处理好几种变化。手指按下时，组件需要有反馈；拖动标题区域时，面板要跟着手势移...

本文将带你全面了解 Kubernetes 的 15 大核心应用场景，看看它在哪些地方真正闪光，能为企业带来哪些收益，以及 —— 什么时候不该用它。

高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣团队与蚂蚁集团首次系统刻画了混合专家扩散语言模型的扩展定律，并据此从头训练了 30B-A3B 的新一代扩散语言模型 LLaDA MoE v2。

阿里巴巴最近开源的 https://github.com/alibaba/skill-up，正是为了解决这个痛点。它的核心理念很简单：把 Agent Skill 当成一件需要持续回归的交付物，而不是一份写完就放那的说明文档。

DuckDB 真正改变的，是一种数据处理习惯。学到这里，如果最后只记住一句 import duckdb，其实还不够。我更希望你顺手改掉一个用了很多年的默认习惯：拿到数据以后，不要第一反应就是先把它完整塞进 Python 内存。

这个智能体模型，专为本地设备量身定制。它性能强大，却被塞进不到20GB的内存里，只要一块消费级 GPU（比如 RTX 5090）或者一台 M4/M5 Max 的 MacBook 就能流畅运行！

部分投资者认为，Dario对AI风险的警惕已经到了近乎偏执的程度。

一套自研 K8s‑RAG‑AIOps 可视化故障诊断工具，结合本地向量知识库+DeepSeek 大模型，一键采集集群真实运行数据，检索企业内部运维文档，直接输出可落地的故障处置报告，降低运维排障门槛。

OpenAI的选择，本质上是一场豪赌——与其让攻击能力在暗处先被规模化，不如先把同等锋利的能力交给经过筛选的防御者，哪怕这意味着承担「刀可能被误用」的风险。

这位曾经带领 Qwen 冲进全球大模型第一梯队的技术负责人，没有继续留在大厂，也没有把新公司的目标简单限定在基础模型上。

微软已经确认，他们不会“立即调整”Windows 11 的透明效果选项，而是建议用户使用 Windhawk 等第三方工具，而不是在操作系统中原生加入类似 macOS “Liquid Glass（液态玻璃）”风格的透明控制功能。

Anthropic 签署了相关实践准则，但标记范围远超法规管辖：全球所有 Claude 产品的输出一律适用，不限欧盟用户。

来自伯克利、普林斯顿、清华等多家机构的研究者提出 MLS-Bench，试图在可执行环境中单独测量这项能力。

这一发现凸显了业界对间接提示注入日益增长的关注。这是一种安全问题，可能影响连接到文档、网站、电子邮件和业务工具的 AI Agent。

Claude Code之父Boris Cherny说，团队几个月来只用这个Auto Mode，「无法想象再回到一个个点权限弹窗的日子」。

多轮RAG它不是单轮RAG的简单叠加，而是从"无状态的一次性任务"变成了"有状态的序列决策问题"。下面就把这中间的差异，掰开揉碎来讲清楚。

大小端的并无谁有明显的优势，更多的是计算机发展历史的影响。最初设计时，对字节序的选择往往是任意的，但后续技术的发展，需要背上兼容性的包裹。比如ARM明明大小端都支持，为啥大部分是小端，主要是移植x86程序方便；

西安交通大学研究团队发现，即使施加了高斯正则，模型学习到的潜变量分布仍可能呈现明显的重尾现象，即少量潜变量远离主体分布，形成极端表示。

Agent早已不再是Manus专属Tag，每个模型公司都在做Agent，一度爆火的中间层同行——OpenClaw——也已经是透心凉。半年Agent狂飙过去，迟迟未有动作的Manus，终于重新回到了赛场。

一个诞生于 1859 年的数学猜想，悬而未决 167 年，还挂着 100 万美元奖金。最近Anthropic 内部有人给尚未发布的 Claude 研究版本布置了一个近乎「不讲道理」的任务。

2026黑客大会爆出AI暗中搭留言板逃逸沙盒，企业级AI正从狂热走向理性算账。本文将以这场重磅对话为核心，为你拆解当前企业级AI演进的真实现状、商业博弈与未来十年的竞争生死局。

今天我们从"程序为什么需要链接"出发，一步步把链接器推导出来。明白了链接器做了什么，这些报错都不再神秘。

本文会先讲清useMemo、useCallback二者底层运行逻辑、区别与联系，划分清晰适用场景，搭配可运行案例演示优化前后差异，罗列日常开发高频踩坑点

能否不靠蒸馏、不靠测试时的大量开销，而是让模型在训练阶段就学会“在不确定时主动去检索”，把检索调用自然地编织进自己的推理链条里。R1-Searcher 的回答是：把外部检索环境接入强化学习训练，通过结果导向的奖励设计，激励模型自主探索如何调用检索系统来解题。

搜索 Agent 的安全边界，不只存在于某一个网页中，还存在于整个“搜索—访问—验证—回答”的证据形成过程里。

Muse Glimmer，一个300亿参数的开源Agent模型，Apache 2.0协议，权重直接挂到了Hugging Face。

我打算在这篇文章里把这团乱麻理清楚——不是给你一份工具对比表，而是讲清楚"虚拟环境到底在解决什么问题"，然后你自然就知道自己该用哪个。

这是 “全球机器人灵巧操作之父” Matthew Mason 写在个人主页上的一句话：灵巧操作在于脑，而不在手。

下次程序崩溃，看到 Segmentation fault​，第一件事就是 gdb​ 看 backtrace——那就是调用栈在跟你说话。

R1-Searcher++ 的目标，是教模型在推理时自适应地在内部知识与外部检索之间切换，并在训练过程中把检索到的内容转化为内部知识，从而持续扩充自身知识库、降低对检索的依赖。它采用完全自提升（self-improving）范式，整个 SFT 与 RL 训练过程不借助任何更强的外部模型。

本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。

OpenAI 建议对工作流进行沙箱隔离，严格限定权限范围，并对高风险任务保持人工监督。