🔥51CTO热榜:2024-12-23

Sora 的“正式发布”,算是 AI 在内容生成领域迈出了重要的一步。虽然目前它还无法完全满足我们的期望。如果你和我一样对 Sora 充满好奇,不妨去 GPT 官网亲自体验一番!
多伦多大学教授John Friedlander评价说,索尼和格林的这项研究表明高尔斯范数可以作为新领域的强大工具。
我们或许可以称o3是「更高级的推理AI」,而远不是AGI。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%合成数据,在数学性能上击败了GPT-4o,最新36页技术报告出炉。
OpenAI连续12场发布会刚刚结束,大家最想看的GPT-5/4.5影子都没有,于是华尔街日报这边爆料了。
北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架,通过引入Winograd算法和多项策略,显著提升了图像生成速度和内存效率,最高可提速4.79倍。
C# 中的Thread、ThreadPool​ 和Task 各有优缺点,适用于不同的场景。在实际开发中,应根据具体需求和场景选择合适的机制。掌握这三种机制的使用,能够帮助我们更好地实现异步编程和多线程,提高应用程序的性能和响应性。
OpenAI o1的数学推理能力是否真的那么强?近日,来自港大的研究人员对模型进行了严格的AB测试,在非公开的国家队奥数题面前,o1证明了自己的实力。
未来的AI将具备推理、计划、和理解现实世界的能力,最终会匹配甚至超越人类智力
近日,AAAI 2025 接收结果公布,收录了一篇北京交通大学赵耀、陶仁帅团队联合苏黎世联邦理工学院的研究工作,论文题目为《ODDN:Addressing Unpaired Data Challenges in Open-World Deepfake Detection on Online Social Networks》。
C# 中实现深拷贝有多种方法,每种方法都有其适用场景和优缺点。在实际开发中,应根据具体需求和对象结构选择合适的深拷贝方法。
在开发基于数据库的应用程序时,对数据库进行增删改查(CRUD)操作是必不可少的一部分。Python 作为一门流行的编程语言,提供了多种方式与 MySQL 数据库交互。
近期,来自上海交通大学和东方理工的研究团队推出了自回归移动扩散(Auto-Regressive Moving Diffusion,简称 ARMD)模型。
即使是最先进的多模态大模型,在空间认知方面与人类相比仍有显著差距,测试中约71%的错误都源于空间推理方面的缺陷,即空间推理能力是当前主要瓶颈。
现如今向量数据库主要应用于与人工智能特别是大模型相关的技术领域,比如RAG技术,就是严重依赖于向量数据库。当然,向量数据库的应用场景远不止RAG一家,比如还有推荐系统,图像识别等多种不同的领域。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
Zustand 的“无 Provider”设计虽然简单高效,但在与 Next.js 集成时,开发者需要额外考虑 SSR 和水合的问题。通过引入自定义的 Provider、中间件支持或切换到更成熟的状态管理工具,开发者可以更轻松地解决这些问题。
为了在视觉空间领域推进这种智能,来自纽约大学、耶鲁大学、斯坦福大学的研究者引入了 VSI-Bench,这是一个基于视频的基准测试,涵盖了近 290 个真实室内场景视频,包含超过 5000 个问答对。
机器学习(ML)有可能通过利用大量数据进行预测洞察来改变医疗决策。然而,当这些模型在不能充分代表所有人口群体的数据集上进行训练时,就会出现一个严重挑战。
16:05  51CTO  一文解读Hashdump工具
在Windows操作系统中,用户的登录密码并不会以明文形式存储,而是通过特定的算法加密成哈希值。hashdump工具是一款专门用于提取这些密码哈希值的工具,在渗透测试和密码分析中具有重要作用。
Builder.ai由于数据库配置错误,该平台遭遇了重大数据泄露事件,共计泄露数据超过300万条,1.29TB。