🔥51CTO热榜：2025-01-06

08:55  51CTO  从DeepSeek-V3发布谈大模型的技术突破与未来机遇
2024年12月26日，DeepSeek AI正式发布了其最新的大型语言模型DeepSeek-V3。这款开源模型采用了高达6710亿参数的MoE架构，每秒能够处理60个token，比V2快了3倍。一经发布，就在AI领域引起了轩然大波。值得注意的是，DeepSeek-V3不仅支持GPU训练与推理，并且发布即支持昇腾平台，在昇腾硬件和MindIE推理引擎上实现高效推理，为用户提供了更多计算硬件的选择。
08:55  51CTO  SpringBoot 项目处理跨域的四种技巧
CORS 是一个 W3C 标准，全称是"跨域资源共享"（Cross-origin  resource  sharing）, 它需要浏览器和服务器同时支持他，允许浏览器向跨源服务器发送XMLHttpRequest请求，从而克服 AJAX 只能同源使用的限制。
08:55  51CTO  OpenAI最大秘密，竟被中国研究者破解？复旦等惊人揭秘o1路线图
OpenAI o1和o3模型的秘密，竟传出被中国研究者「破解」？今天，复旦等机构的这篇论文引起了AI社区的强烈反响，他们从强化学习的角度，分析了实现o1的路线图，并总结了现有的「开源版o1」。
08:55  51CTO  转换并使用 YOLOv11 目标检测模型（ONNX格式）
在本文中，我们将探讨如何使用任何预训练或自定义的YOLOv11目标检测模型，并将其转换为一种广泛使用的开放格式——ONNX（开放神经网络交换）。
08:55  51CTO  PC-BEV：巧用多坐标系融合策略，实现点云分割170倍加速，精度显著提升！
本文提出了一种基于鸟瞰图（BEV）空间的激光雷达点云分割方法，该方法通过融合极坐标和笛卡尔分区策略，实现了快速且高效的特征融合。该方法利用固定网格对应关系，避免了传统点云交互中的计算瓶颈，并通过混合Transformer-CNN架构增强了场景理解能力。
08:55  51CTO  「为啥最强开源CPU是中国的」，硅谷大V灵魂发问，震动50万人在线围观
就这两天，海外大V的一条发问，在国外科技圈引发广泛热议。这条信息两天内就吸引了超过50万次阅读、点赞量超5k。Hackernews上也掀起了相关讨论。
08:55  51CTO  陶哲轩自述被拒稿是常事，「大牛名字」不是通行证！
大牛写论文，也做不到百发百中？陶哲轩分享了自己论文被拒的经历，意在打破「大牛名字」等于论文被接受的误解，他强调，即使是知名学者，论文被拒也是常态，不应将拒稿个人化，而应客观看待并改进研究。
08:55  51CTO  一文带您了解SPC控制图：质量管理的核心工具
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，用于监控质量过程的稳定性，快速识别异常和特殊原因变异。通过中心线、控制限和多种检验规则，控制图帮助判断过程是否超出正常波动范围。
08:55  51CTO  斯坦福打脸大模型数学水平：题干一改就集体降智，强如o1也失准，能力涌现怕不是检索题库
斯坦福大学最新研究表明，在他们最新提出的Putnam-AXIOM测试集上，仅仅是更换一下原题目的变量名称、变量取值范围，模型的准确率就直线下降。
08:55  51CTO  OpenAI 大佬一句话颠覆认知：AI 搞得好不好，真正重要的是数据集的选择
在得出“X 方法无效”这样的结论之前，你应该谨慎，要确保用于测试的数据集确实能够检验该方法。
08:55  51CTO  全网都在扒的DeepSeek团队，是清北应届生撑起一片天
量子位整理各种资料发现，DeepSeek团队最大的特点就是年轻。应届生、在读生，特别是来自清北的应届生在其中非常活跃。他们中的一些人，2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。
08:55  51CTO  时隔6年，谷歌BERT终于有替代品了！更快更准更长，还不炒作GenAI
近日，新型 AI 研发实验室 Answer.AI、英伟达等发布了 ModernBERT。
08:55  51CTO  AGI-Eval团队：AI视频生成模型年度横评，Sora大饼落地，但国产模型仍然领先！
AGI-Eval通过构建上百条评测数据和专家级人工评测团队，对Sora 、及国产头部视频生成模型进行了更深度的专业评测。
08:55  51CTO  轻松进行动态图异常检测，南洋理工提出GeneralDyG
基于深度学习的动态图异常检测方法已取得一定进展，例如利用图神经网络提取结构信息或通过时序模型捕获时间依赖性。然而，这些方法在通用性方面仍存在显著不足。具体而言，它们通常难以适应不同的数据集和任务场景，难以高效捕获动态图中局部与全局的复杂特征。
08:55  51CTO  深入了解 Ansible 配置与主机清单：轻松管理自动化任务
本文将深入讲解hosts清单文件和ansible.cfg配置文件这两个核心文件的作用和配置方法，并详细阐述Ansible在执行任务时如何逐步加载这些设置。
08:55  51CTO  从2019年到现在，是时候重新审视Tokenization了
tokenization 对语言模型中的算术性能有显著影响。通过仔细选择，我们可以根据问题类型优化 tokenization 策略，从而提高 LLM 在数学任务上的表现。
08:55  51CTO  Just keep scaling！思维链作者Jason Wei 40分钟讲座剖析LLM扩展范式
近日，Naik 教授在自己的 YouTube 频道放出了 Jason Wei 的演讲视频和幻灯片。机器之心整理了其中的主要内容。
08:55  51CTO  Meta探索大模型记忆层，扩展至1280亿个参数，优于MoE
最近，Meta 的一项新研究使记忆层超越了概念验证，证明了它们在大型语言模型（LLM）扩展中的实用性。
08:55  51CTO  一个基于 .NET 开源、功能全面、易于使用的性能基准测试框架
BenchmarkDotNet是一个基于.NET开源、功能全面、易于使用的性能基准测试框架，它为.NET开发者提供了强大的性能评估和优化能力。
08:55  51CTO  第一次发现 console.log 这么没用！我要改造它！
最近在帮助团队中一位前端开发定位问题时，发现他是通过控制台的打印，也就是console.log去打印，然后通过打印的东西，去看是否达到预期的结果。

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