🔥51CTO热榜：2024-12-17

虽然网络安全支出的增加总体上是一个积极的趋势，但最重要的是公司如何使用这些增加的投资。通过为您的特定组织做出正确的选择，您可以降低风险，同时提高员工满意度。

对很多小伙伴来说，刚接触MQ时，可能觉得它只是个“传话工具”，但用着用着，你会发现它简直是系统的“润滑剂”。无论是解耦、削峰，还是异步任务处理，都离不开MQ的身影。

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这里是一份Nature进行广泛调查后给出的科学界求职路线图，从雇主的角度出发，为申请到录用的每个阶段提出基于数据的建议。

DeepMind的研究人员开发了一种视频分层新方法，可以无需假设背景静止或精确的相机姿态，就能将视频分解成包含物体及其效果（如阴影和反射）的多个层，提升了视频编辑的灵活性和效率。

Ilya「预训练结束了」言论一出，圈内哗然。谷歌大佬Logan Klipatrick和LeCun站出来反对说：预训练还没结束！Scaling Law真的崩了吗？Epoch AI发布报告称，我们已经进入「小模型」周期，但下一代依然会更大。

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苹果iOS和macOS系统中被曝光一个关键的安全漏洞，若被成功利用可能会绕过TCC框架，导致用户敏感信息被未经授权访问。

近日，谷歌DeepMind的研究人员推出了苏格拉底式学习，在没有外部数据的情况下，让AI通过语言游戏不断变强。

与主流的LLaVA结构相比，IAA在网络设计上保持基座语言模型参数不变，从而避免了灾难性遗忘问题的发生；对于多模态知识的学习，则是通过多个新增的插入层进行专门处理。

随着大语言模型的规模不断扩大，其推理阶段的计算成本也随之飙升。如何在有限计算资源下实现最优性能，成为实际应用中亟待解决的问题

该研究提出字节潜在 Transformer（Byte Latent Transformer，简称 BLT）挑战了这种常规做法。BLT 通过直接建模原始字节流，将它们根据熵动态分组为 patch 以实现高效计算。

近期测试中，发现几年前开发的业务流程申请模块在频繁操作时会出现异常提示，导致审批流程失败。最初以为是代码逻辑不周或异常处理不足等常见错误，但通过日志排查后发现，问题源自数据库的死锁。

一开始，宇树开源的是英伟达Issac Gym平台上的训练代码，这次新增了对MuJoCo模拟仿真的支持。

虽然OpenAI o1的配方完全保密，没有发布实现细节或代码，但团队基于DeepMind公布的研究结果，完成了自己的实验。

在机器学习和数据分析中，我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布（如正态分布）。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型至关重要。

PCNet网络具有创新的协同采样算子和优化的重建网络，实验结果证明，其在图像重建精度、计算效率和任务扩展性方面均优于现有方法，为高分辨率图像的压缩感知提供了新的解决方案。

随着自动化竞赛的加剧，智能体正迅速成为提升企业效率的变革者。相较于传统自动化工具，智能体能够自主思考、行动和协作，极大地扩展了AI的应用范围。

本文主要介绍如何在各种数据库中获取和理解执行计划，并给出进一步深入分析的参考文档。

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