🔥51CTO热榜：2025-01-22

国防科技大学电子科学学院刘永祥&刘丽教授团队提出首个公开发表的SAR图像目标识别基础模型SARATR-X 1.0。

这篇论文题为《Evolving Deeper LLM Thinking》，可译为「进化式更深度 LLM 思维」，其中提出了一种进化搜索策略，可用于 scaling LLM 的推理时计算（inference time compute）。

当你需要处理多个 Promise 时，Promise.all() 一旦遇到一个失败的 Promise 就会终止整个操作。而 Promise.allSettled() 则会等待所有 Promise 都完成（无论成功还是失败），并返回每个 Promise 的状态和值或错误信息。

yield关键字在C#中简化了数据迭代的方式，实现了按需生成数据，自动维护迭代状态，减少了内存占用，并允许在迭代时执行复杂逻辑。

在深入学习之前，你需要先熟悉各类快捷键及其使用方法。本文所提及的快捷键是基于 Mac 系统的，如果使用 Windows 系统，可以通过这张快捷键对照表查找对应的快捷键。

本文将从技术架构、功能特点、学习成本与上手难度、性能与可扩展性，以及社区支持与更新维护等五个方面，对这三个框架进行深度对比，并结合具体的应用场景及案例，为开发者在选择框架时提供参考。

人工智能（AI）和高性能计算（HPC）加快了采用新的冷却和电源技术的步伐，加剧了数据中心维护中的资源可用性挑战，特别是规模和容量。

在这篇文章中，我们将详细探讨如何使用fetch模块，以及它在实际工作中的常见应用场景。

论文基于提出的方法训练了一个即插即用的模块，无需再训练即可应用于不同的开源模型，提升模型的生成美感。

模型蒸馏也有「度」，过度蒸馏，只会导致模型性能下降。最近，来自中科院、北大等多家机构提出全新框架，从两个关键要素去评估和量化蒸馏模型的影响。结果发现，除了豆包、Claude、Gemini之外，大部分开/闭源LLM蒸馏程度过高。

刚刚，特朗普正式官宣「星际之门计划」，要在未来4年内砸5000亿美金，重塑美国在AI界领导地位。这项计划将由OpenAI、软银、甲骨文牵头，首期先部署1000亿美元。

微软团队首次提出了一种完整的方法体系，详尽描述了在无直接可用数据的情况下如何从零开始训练一个大行动模型（Large Action Model, LAM），并将其逐步构建为可在真实环境中完成任务的智能体。

分片对于那些寻求水平扩展数据库的人来说可能是一个很好的解决方案。然而，它也增加了相当大的复杂性，并为你的应用程序创造了更多的潜在故障点。

支付宝故障事件再次提醒我们，在设计高并发支付系统时，必须重视幂等性的问题。通过合理的设计和技术手段，可以有效避免重复扣款、超卖等问题，提升用户体验和资金安全。

数据泄露是指在模型训练过程中，模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息，导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。

今天，我们将深入探索 Next.js 的核心特性，并通过与传统 React 脚手架的对比，帮助你更好地理解它的优势。

在 Python 中处理大量数据时，性能和内存管理是关键问题。为了有效地处理大数据集，您需要采用一些策略和技术来优化代码的执行效率并减少资源消耗。

StableAnimator是一种视频扩散模型，具有专用的训练和推理模块，可生成高质量、保留 ID 的人体图像动画。

本文将深入探讨uniapp、uniapp-X、React Native和Flutter这四个主流的跨平台开发框架，分析它们的优缺点以及适用场景，帮助开发者在项目中做出明智的选择。

这篇文章，我们来分享 Redis 是如何实现持久化以及Redis 为什么要采用 RDB 和 AOF两种持久化方式。

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