🔥51CTO热榜：2025-02-25

花了一个小时，构建一个国产库的智能体，玩玩还不错。这里也希望，我们国产数据库的厂商，能更多专注这种新的内容分享方式，加快推进国产数据库的普及。下面我就将构建步骤，分四步来说明下。

利用AI自动生成C#单元测试，无疑是一项具有变革意义的技术。它顺应了AI编程的发展趋势，将开发人员从繁琐的测试编写工作中解放出来，实现了自动化的高效测试，让代码覆盖率95%不再是遥不可及的梦想。

过滤器由 Servlet 提供，基于函数回调实现链式对网络请求和响应的拦截与修改。由于基于 Servlet，几乎可以拦截 Web 服务器管理的所有资源（JSP、图片文件、HTML 文件、CSS 文件等）。

蚂蚁团队提出了一种基于大语言模型的多词元并行预测方法K-ON，其利用多词元并行预测机制能够一次生成对所有实体的评估结果，进而实现语言模型实体层级的对比学习。

本是希望大家在这个基础上根据个人或者企业需求进行二次开发，但是在小红书、微信收到一些后台私信里，在集中咨询关于自行开发和现有主流 RAG 框架的区别。

今天，就为大家揭秘他们都爱不释手的三个开源框架，这些框架能让你在开发过程中少写50%的代码，大幅缩短开发周期。

今天，就让我们一起揭开C#编程的世界里五个隐蔽内存泄漏场景的神秘面纱，看看你的代码质量是否经得起考验。

复旦大学团队设计的风险概念移除网络 DuMo 不仅实现上述功能，同时尽可能保证人物以及其他属性不受影响。达到现有最好的指哪擦哪效果。

近日，Meta等机构发表的论文介绍了一种通过进化算法构造高质量数据集的方法：拒绝指令偏好（RIP），得到了Yann LeCun的转赞。相比未经过滤的数据，使用RIP构建的数据集让模型在多个基准测试中都实现了显著提升。

高调亮相的世界首个「AI CUDA工程师」，宣称能让模型训练速度飙升100倍，如今却上演了一场「作弊」闹剧。OpenAI研究员用o3-mini，11秒便发现了内核代码有bug！

就在刚刚，Anthropic祭出首个混合推理Claude 3.7 Sonnet，堪称扩展思考模式的最强模型。在最新编码测试中，新模型暴击o3-mini、DeepSeek R1，AI编码王者出世了。

今天凌晨，Anthropic 的新旗舰模型如约而至，正式发布了其迄今为止最智能的模型以及市面上首款混合推理模型 —— Claude 3.7 Sonnet。

Vue3官方推荐的工具库，提供 200+ 组合式 API 函数。其模块化架构和TypeScript 类型系统堪称典范，适合学习如何组织大型工具类项目。

不少开发者，尤其是初入行时，很容易把“复杂”与“聪明”划等号。他们会刻意往系统里加各种抽象、扩展性、配置项，觉得这样很“高级”。他们提前为未来做一堆假设，结果反而把自己陷入凌乱的抽象网络里。

今年是AI的一个风口。作为程序员，必须要开始学习AI了，未来的趋势是会使用AI的程序员，会逐步淘汰不会使用AI的程序员。建议大家现在开始学起来。

GPQA是一组常用的具有挑战性的生物、化学和物理问题。 Claude 3.7 Sonnet 使用 256 个独立样本的等效计算、学习的评分模型和最大64 token的思维成本之下，取得了 84.8% 的 GPQA 分数（包括 96.5% 的物理子分数）。

还在惊叹预言家的神奇？如今LLM也掌握了预测未来的「超能力」！研究人员通过自我博弈和直接偏好优化，让LLM摆脱人工数据依赖，大幅提升预测能力。

GenAI与机电一体化的进步正在推动人形机器人发展，尽管面临成本、能力等挑战，但多行业应用前景广阔，市场加速变革。

随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的持续增长，高效推理的重要性日益凸显。KV（键值）缓存与分页注意力是两种优化LLM推理的关键技术。本文将深入剖析这些概念，阐述其重要性，并探讨它们在仅解码器（decoder-only）模型中的工作原理。

尽管这些大模型在过去几年里发展迅速，而且很可能会继续发展，但他们在软件工程方面的技能还不足以取代现实生活中的人，这并不妨碍首席执行官们解雇他们的人类程序员，转而支持不成熟的人工智能模型。

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