51CTO 热点榜
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从大家用来训练 LoRA 适配器的 RTX 3/4/590，到驱动（并仍在驱动）大语言模型集群的 H100，再到专为大规模生成式 AI 训练与推理而进入数据中心的全新 Blackwell B100+ 芯片 —— GPU 的选择和配置参数可谓五花八门。
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在Go语言开发中，map是常用的数据结构，但原生map在并发读写时会导致panic。这是因为Go的设计哲学是"显式优于隐式"，不自动处理并发安全问题，需要开发者根据场景选择合适的并发控制策略。
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今天我们就从原理、执行过程、性能差异到优化方案，一次性把count()函数讲透，帮你在实际开发中精准选型，避开那些隐藏的性能陷阱。
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GLM-Image的发布标志着自回归架构在工业级图像生成领域的成功实践，其"语义生成+细节精修"的混合架构设计为下一代多模态基础模型提供了重要的技术参考。对于开发者而言，
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开篇：老炮儿聊动画大家好，我是小邢哥，一个写了14年代码的老程序员。这些年，我见证了太多技术的起起落落——从jQuery一统天下，到React...
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直到 2025 年 10 月 Anthropic 推出 Agent Skill（又名 Claude Code Skill）正是为解决这些问题而生。这不仅是 Claude 的新功能，更是一个 开放的跨平台标准，目前已被 OpenAI、Cursor、Trae 等主流工具跟进支持。
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在 Java 世界里，agent 是一段附加到 JVM 上的程序。它可以在应用启动时或运行时注入，用来增强或监控应用的行为。比如性能监控工具（APM）、字节码增强框架，都是通过 agent 实现的。
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天工Skywork桌面版的出现，填补了Windows平台在原生级AI Agent上的一个巨大空白。它不再强迫用户去适应AI的聊天窗口，而是让AI主动潜入用户的文件夹和工作流中。
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现实世界的任务远比当前评测所考虑的问题复杂得多。许多任务高度依赖上下文，需要模型从复杂的上下文中学习，利用预训练阶段未曾获得的新知识来推理和解决问题。这与人类在日常场景中的学习方式高度一致：快速理解从未见过的产品文档、参与有多年历史背景的群组对话、或从大量实验数据中发现规律。
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人工智能治理是指组织用来确保人工智能实例安全、公平且使用正确的一系列规则和检查措施。就数据成功而言，它确保人工智能使用优质、干净的数据，遵守法律法规和政策，并由人工对重要决策进行复核，也就是所谓的“人机协同设计”。
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今天我们就抛开复杂的理论堆砌，以趣味视角拆解以太网的底层逻辑——MAC就像每台设备独一无二的“身份证”，负责精准识别通信对象、避免数据传错“门”；PHY则是勤恳的“信号转换器”，一头连接设备内部，一头对接外部网线，让数字信号在有线介质中顺畅穿梭。
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Moltbook是一个只允许AI发帖的社交网络，人类只能像动物园围栏外的游客，隔着屏幕窥视这些硅基生物的赛博生活。
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GLM-OCR仅0.9B参数的轻量级身躯，便以94.6分登顶OmniDocBench V1.5，并在公式识别、表格识别、信息抽取的多项主流基准中均取得SOTA表现。
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太炸裂了，已经有一拨人类，靠Clawdbot狂赚几百万了！一觉醒来，账户里就多了几千美元。甚至Moltbook上的Agent，也开始发布指南，手把手教其他AI赚钱了。AI已经自建新文明，赚到钱还给人类不？
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面壁开源了行业首个全双工全模态大模型 MiniCPM-o 4.5，相比已有多模态模型，MiniCPM-o 4.5 首次实现了「边看边听边说」以及「自主交互」的全模态能力，模型不再只是把视觉、语音作为静态输入处理，而是能够在实时、多模态信息流中持续感知环境变化，并在输出的同时保持对外界的理解。
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安全公告特别强调，所有不受信任的用户输入在使用前都应进行验证。本次更新由 Jacob Walls 使用 PGP 密钥 ID 131403F4D16D8DC7 签署发布。
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美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR，凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计，实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。
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OpenClaw 的成功，是“奥卡姆剃刀原则(简单优先)”的胜利。它提醒我们不要过度工程化，如果一个简单的 CLI 就能连接世界，就不要去折腾复杂的协议。
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Veaury 作为前端跨框架工具库，核心价值是无侵入式实现 Vue/React 技术栈融合，无需改造现有组件和项目核心配置，通过简单的 API 即可实现跨框架组件复用、互迁，同时解决了事件、插槽、上下文、Hooks 等跨框架核心痛点，兼容主流构建工具和 SSR 环境，是前端项目技术栈融合、迁移的高效解决方案。
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近日，Go 团队核心成员 Jonathan Amsterdam (jba) 提交了一份重量级提案 #77397，建议引入 container/heap/v2，利用泛型彻底重构堆的实现。在这篇文章中，我们就来简单解读一下这次现代化的 API 设计重构。
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最初 Fiber 用的是线性"过期时间"模型来分配优先级——更新等得越久，优先级就越高。这套模型在处理 IO 密集型更新时有点水土不服：不同类型的任务需要在独立的"流"里并行处理，而不能互相阻塞。
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mmap，即 Memory Map，是操作系统提供的一种将文件或设备映射到进程虚拟地址空间的机制 。简单来说，通过 mmap，我们可以把文件的内容直接映射到进程的一段虚拟内存地址区间，之后对这段内存的读写操作，就等同于对文件的读写，而内核会负责在合适的时候进行数据同步。
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GraphRAG的出现，填补了传统RAG在全局问题上的短板，它的核心价值在于用图结构把分散的文本关联起来，用分层摘要让大模型能“俯瞰”整个数据集。
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在多线程环境下，可能会出现异常，相信有经验的同事之前也遇到过。接下来，我们就来分析一下为什么 SimpleDateFormat是不安全的，它是如何引起的，以及在多线程环境下有哪些针对 SimpleDateFormat的解决方案。
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本文从作者使用AI的实践经验出发，探讨了Chat模式作为AI交互范式的特点和优势。作者提出了"意图信息密度匹配"的核心概念，认为好的AI交互设计本质上都在解决人机意图信息密度匹配问题。
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HTTPS、SSL、TLS 是三个不同层级的概念：它们彼此配合，却从不相互替代。搞清楚这一点，你对网络安全、证书、甚至服务端架构的理解，都会直接上一个台阶。
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虽然目前的Agent还面临着上下文长度限制、幻觉问题以及多Agent协作效率等挑战，但正如文中所言，基于LLM的自主智能体已经让我们瞥见了通用人工智能（AGI）的曙光。它们不再是被动等待指令的工具，而是正在进化为能够感知、思考并改变世界的伙伴。
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为了防止模型在推理时为了“思考”而输出过长的废话，研究团队引入了动态预算控制。通过 Toggle 算法，模型学会了在不牺牲性能的前提下，将输出长度减少 25%~30%，去除了思维链中的冗余模式。
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自主式AI正将企业AI从“回答问题”推向“完成工作”，其普及速度远超传统技术周期，但随着智能体的规模迅速扩大，缺乏统一架构将带来复杂性、隐性成本和治理失控。
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2026年，IT正经历一场深层次的重构。混合云成为默认架构，统一可视性与FinOps帮助企业在复杂环境中实现效率与治理平衡，AI驱动的零信任安全显著提升网络韧性，数据被视为“产品”，通过统一平台释放业务价值，自动化升级为以AIOps和GitOps为核心的智能运营引擎。
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假设线程1持有没有被清除的page参数，不断调用同一个方法，后面两个请求使用的是线程2和线程3没有问题，再一个请求轮到线程1了，此时就会出现问题了。
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无论是日常业务中的数据读写，还是系统故障后的恢复，Checkpoint都在背后默默发挥着重要作用。今天我们就来全面拆解MySQL Checkpoint机制，搞懂它的工作原理、影响及优化方式。
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GLM-OCR的出现，某种意义上是在给当下的AI热潮降温——它提醒我们，不是所有问题都需要万亿参数的“超级大脑”来解决。在文档解析这个垂直领域，一个设计精良、专注于结构化输出的轻量级模型，往往能带来更高的工程价值。
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AI，是色盲吗?这个问题听起来很蠢。毕竟现在的AI能识别人脸、读懂图片、生成图像，甚至可以按RGB色值给你改颜色。怎么可能是色盲，看不见颜色呢?
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最近半个月，真是眼睁睁看着Mac用户，在各种地方分享各种好玩的Cowork操作。作为图形化的Claude Code， Cowork的可玩性真的很高。 整理目录、各种操作本地文件 ...作为一个重度Win用户。真的太酸了！
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随着出价业务最近几年来的快速发展，出价服务承接的流量虽然都是围绕卖家出价，但是已远远超过卖家出价功能范围。业务的快速迭代而频繁变更给出价核心链路高可用、高性能都带来了巨大的风险。
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在我自己经历了好几天的深度使用之后，说句实话，我开始连我最心爱的OpenCode都比较少打开了，以前操作电脑干点事，我真的都是先打开Codex或者OpenCode，然后让他们去解决。但是现在，我开始习惯于，在飞书上给OpenClaw下命令了，因为，这玩意实在太方便了，常驻后台，你几乎无感。
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生产级应用的首要法则是“分解复杂性”。与追求单一全能模型不同，成熟系统通常采用分层架构：接入层处理流量调度，推理层专注模型服务，业务层实现领域逻辑，数据层保障状态持久化。
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大模型+检索=万无一失？现实是：检索到 2019 年的旧新闻，回答“现任总统”仍是特朗普，模型把“可能致癌”说成“肯定致癌”，自信爆棚，用户让翻译，它却开始写小作文……
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前言uViewPro(跨平台UI组件库)演示应用已经正式上架鸿蒙应用商店，是一款基于uniapp和Vue3开发的跨平台UI组件库，它提供完整的业务场景演示...