🔥51CTO热榜：2024-12-13

16:21  51CTO  多智能体架构Insight-V来了！突破长链视觉推理瓶颈
来自南洋理工大学、腾讯、清华大学的研究者们提出一种能够进行长链视觉推理的多模态模型 Insight-V。Insight-V 提供了 1）针对复杂的多模态任务，可扩展地生成冗长且可靠的推理数据；2）建立有效的训练流程，以增强多模态语言模型的推理能力。
16:21  51CTO  李飞飞：World Labs这样实现「空间智能」
李飞飞昨天在人工智能顶会 NeurIPS 上发表了主题演讲，讲述了她对机器视觉的愿景。她表示，非常荣幸第一次在 NeurIPS 上演讲，50 分钟讲 180 页 PPT 是个很有趣的经历。
16:21  51CTO  身份与访问管理必读：七个常用 IAM 标准剖析
IPSIE为现有的身份安全协议创建标准化配置文件，以确保在企业软件即服务（SaaS）应用程序和身份提供商之间能一致地实施。它使不同系统能够以统一的方式进行通信并共享安全信息，协调从用户认证、访问管理到风险检测和会话控制等各个方面。
16:21  51CTO  微软出招！新模型数学超GPT-4o编程胜Llama3.3，训练新范式引热议：midtraining
参数量仅14B，MMLU性能就和Llama 3.3/ Qwen2.5等70B级别大模型坐一桌。
16:21  51CTO  只改了五行代码接口吞吐量提升了10倍！
假如一台10核的机器，运行一个单线程的应用程序。正常这个单线程的应用程序会交给一个CPU核心去运行，此时占用率就是10%。而现在应用程序都是多线程的，因此一个应用程序可能需要全部的CPU核心来执行，此时就会达到100%。
17:21  51CTO  Python量化投资实践：基于蒙特卡洛模拟的投资组合风险建模与分析
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。该方法的核心原理在于利用随机性解决本质上可能具有确定性的问题。其命名源自摩纳哥的蒙特卡洛赌场，这体现了该方法中固有的随机性特征。在金融与交易等多个领域，该方法被广泛应用于不确定性场景的建模和风险影响评估。
17:21  51CTO  Canvas 编写 Python 代码也太好用了！
对于那些使用Python进行数据分析、可视化开发、算法调试的同学来说，Canvas可能将会是最好用的工具，代码效率至少提升数倍。
17:21  51CTO  JavaScript逆向时，常用的11个hook
在逆向分析JavaScript代码时，开发者经常使用一些用于hook（钩子）的技术来监视或修改程序的行为。以下是一些常用的hook技术及其示例代码。
17:21  51CTO  AI机器人的头号威胁：大模型越狱
随着ChatGPT等AI聊天机器人以及基于大语言模型的应用席卷全球，越来越多的公司开始将这种技术引入机器人控制。
17:21  51CTO  关键的 Windows UI 自动化框架漏洞允许黑客绕过 EDR
攻击者利用了Windows UIA来执行多种恶意活动，可巧妙地避开端点检测和响应（EDR）解决方案的监控。
17:21  51CTO  AI数据就绪：C级高管的愿景与IT部门的挑战
企业领导人认为他们的数据已为AI做好准备，但IT从业人员却每天花费数小时整理数据，因此错失了自动化的良机。
17:53  51CTO  Go 语言下的 Redis 跳表设计与实现
本文将详细介绍如何使用 Go 语言从零开始实现一个类似于 Redis 的跳表。我们将探讨跳表的基本原理、设计思路以及具体的实现方法。

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