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🔥51CTO热榜:2025-01-24
11:25
51CTO
前端 TypeError 错误永久消失术
通过开发 Babel 插件,打包时自动为代码添加可选链运算符(?.),从而有效避免 TypeError 的发生。
11:25
51CTO
智谱 GLM-PC 电脑智能体大模型开放体验:可自主操作电脑,回车即用
智谱宣布“全球首个”面向公众、回车即用的电脑智能体 GLM-PC 开放体验,其能够像人类一样“观察”“操作”计算机,协助用户完成各类电脑任务。
11:25
51CTO
黑客利用图片隐藏恶意软件,传播VIP键盘记录器和0bj3ctivity信息窃取器
通过这些攻击活动,我们可以看到,网络攻击者正在利用越来越复杂的技术和工具,使得网络防御变得更加困难。
11:25
51CTO
上千个恶意域名正在仿冒Reddit和WeTransfer
Sekoia的安全分析师crep1x指出,这种恶意软件采用“恶意软件即服务”(MaaS)模式,使它能够被更广泛的c分子利用,针对毫无戒备的用户发起攻击。
11:25
51CTO
威胁者利用Microsoft Teams语音通话传播勒索软件
这两起攻击活动分别由代号STAC5143和STAC5777的威胁行为者发起,他们利用Microsoft Teams的默认配置,允许外部用户与内部用户发起聊天或会议。
12:26
51CTO
2025智能体元年!斯坦福科学家8000字讲清所有要点
AI智能体正悄然成为我们工作和生活中的得力助手。从自动化任务到复杂规划,它们不仅能帮我们做市场调研、准备面试,还能完成复杂的决策任务。本文深度探讨智能体的概念、工作原理、工具使用及挑战。
14:28
51CTO
中国AI太强,Meta工程师吓疯?自曝疯狂熬夜复制DeepSeek,天价高管心虚了
Meta员工在TeamBlind爆料,点燃了一把火。自诩开源先锋的Meta,直接被DeepSeek这家中国公司整得无地自容。不仅工程师争分夺秒复现模型,年薪超过DeepSeek训练成本的高管们,心底也有点虚。
14:28
51CTO
强如Operator也怕验证码,1450元花得值吗?第一波实测来了
而交了钱的各位,开始兴奋的晒出各种测试结果。有网友分享,Operator通过浏览网页在3分钟之内帮打找到了附近牙医诊所,回报了地址和电话。
14:28
51CTO
阿里通义实验室提出AnyStory:开启个性化文本到图像生成的新篇章!
该论文提出了一种创新的框架,旨在通过统一的路径实现单个及多个主体的个性化文本到图像生成,为故事可视化、艺术创作乃至更多领域带来了革命性的突破。
14:28
51CTO
奥特曼晒「星际之门」首期工厂,全美狂建20座超算!70万块GPU老黄爆赚375亿
「星际之门」更多内幕被曝光了!据称,首期投入1000亿美金,将在德州阿比林建设10座数据中心,未来要在全美打造20个超算。与此同时,奥特曼秀出了首期工厂的全景,无比震撼。
14:28
51CTO
Meta陷入恐慌?内部爆料:在疯狂分析复制DeepSeek,高预算难以解释
工程师正在疯狂地分析 DeepSeek,试图从中复制任何可能的东西。
16:32
51CTO
uni-app开发者的须知:优秀UI框架全解析与选型指南
本文将深入解析几款专为uni-app设计的优秀UI框架,帮助开发者在选型时做出明智决策。
16:32
51CTO
向视觉版o1出击,阶跃张祥雨团队推出“慢感知”,实现感知层面的推理时scaling
当前基于system1感知的多模态大模型,看图过轻,感知不够精细,这限制了其进一步发展
16:32
51CTO
史上最难大模型测试集,千名专家铸成!没有模型得分超过10%,但DeepSeek-R1超o1
题目来自500多家机构的1000多名学者,最终入围的题目有3000多道,全部都是研究生及以上难度。
16:32
51CTO
新型人工智能“黑帽”工具:GhostGPT 带来的威胁与挑战
生成式人工智能的发展既带来了有益的生产力转型机会,也提供了被恶意利用的机会。
16:32
51CTO
解读 MySQL Explain 关键字:优化查询执行计划的实用指南
本文将为您提供有价值的见解和实用的技巧,助您在MySQL数据库中更好地利用EXPLAIN关键字,优化查询性能,提升数据库应用的效率和稳定性。
16:32
51CTO
一文读懂 OpenAI 最新 Operator
作为 OpenAI 首款 AI 代理,Operator 标志着 AI 技术从工具向智能助手的重大飞跃,预示着人机交互和自动化任务处理的新篇章。
16:32
51CTO
JDK 内置的 HttpRequest 有坑,请绕道!
这篇文章,我们就来分析如何排查和解决这种错误,以及分析下HttpRequest的工作原理。
16:32
51CTO
阿里云通义大模型新技术:MoE模型训练专家平衡的关键细节
我们回顾了目前 MoE 训练框架中均衡损失,发现目前的实现方式会将所有来自相同领域的局部输入都均匀分配,限制了专家的分化。
16:32
51CTO
贾佳亚团队联合Adobe提出GenProp,物体追踪移除特效样样在行
本文搭建了一个通用的框架,把视频生成模型转变为编辑模型 GenProp,可将一帧的修改传播到整个视频。
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