🔥51CTO热榜：2025-03-03

CQRS 提供了一种独特的方式来扩展和组织微服务。当与 Spring 的生态系统结合时，它可以提供强大的工具包来构建健壮、可扩展和可维护的系统。然而，与所有架构决策一样，必须权衡利弊并确保它适合您的特定用例。

掌握这些快速打开控制面板的方法，不但能够提升您的工作效率，还能让您更加熟悉 Windows的操作。不管是日常使用还是进行系统设置，这些技巧都将成为您不可或缺的助手。

量化技术是将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数或定点数表示。ML.NET支持将模型参数从32位浮点数量化为16位浮点数甚至8位整数。

一场导致全球加密货币市场暴跌的惊天劫案在上周五浮出水面。迪拜加密交易所Bybit遭遇的15亿美元以太坊资产失窃案，不仅刷新数字资产单次失窃金额纪录，更暴露出多重签名冷钱包这一"行业金标准"的系统性风险，以及网络安全防御体系中“人的因素”的重要性和脆弱性。

一些方法设计了各种数据飞轮来生成 instruction 数据，如 Self-Instruct，Evol-Instruct 等。这些方法通过多种数据增强手段来构建 instruction 数据，在这些数据上进行训练可以有效提升模型的代码生成能力。

2022年11月推出的ChatGPT是自然语言处理（NLP）的一个分水岭，因为它展示了转换器（Transformer）架构在理解和生成文本数据方面的惊人有效性，也被称为人工智能的ChatGPT时刻。

一项由圣路易斯联储、范德比尔特大学和哈佛大学联合开展的研究表明，生成式人工智能（AI）在美国工作场所的应用显著提高了工人的生产率。研究结果显示，使用生成式AI后，美国工人平均每小时的生产率提高了33%。

2025年，AI领域不再仅仅局限于大型语言模型（LLM），而是聚焦于更智能、更廉价、更专业和更本地的AI解决方案，这些方案能够处理多种数据类型，并实现自主行动。

在大规模深度学习模型训练过程中，GPU内存容量往往成为制约因素，尤其是在训练大型语言模型(LLM)和视觉Transformer等现代架构时。

零信任，永不信任，始终验证。随着网络威胁日益复杂，传统安全已不足以应对，零信任通过最小权限和持续监控，阻止攻击者深入网络，保护关键资产。

向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。

近日，外媒对苹果在人工智能领域的表现进行了深度剖析，认为苹果正面临一场生死攸关的AI赌局。如果无法在人工智能领域取得突破，苹果可能会在未来的市场竞争中出局。

Hugging Face发布了「超大规模实战手册」，在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。

掌握下面这五个C#性能优化技巧，不仅能让你的代码运行速度大幅提升，还能在团队中脱颖而出。

在大模型部署成本争议甚嚣尘上的产业背景下，以 FPGA、ASIC 等灵活可编程硬件和专用任务集成电路来提升硬件运行效率，或将成为大模型落地效率提升与成本降低的最关键一环。

来自上交大EPIC实验室等机构的一项最新研究，提出了一种新的数据集蒸馏方法——NFCM。

本文将深入探讨 Pinia 的背景、目标客户、平台定位、技术基础、核心功能、独特优势以及实际应用场景，并通过具体案例展示 Pinia 的强大功能。

谷歌Gemini 2.0不仅能深度剖析学术论文，还能预测职业轨迹？Jeff Dean和Yi Tay等AI大佬亲测，其精准的论文评价和职业规划预测令人惊叹。Gemini究竟是巧合还是AI进化的又一力证？它将如何改变学术研究的未来？

虽然外界对 Imagen 3 抱有极高期待，但实际使用下来，既有惊艳的地方，也有些遗憾。Google 将它集成在 Gemini 等平台，但还没有一个专门的网站供大家深度使用或测试，这在某种程度上限制了它的普及度和可控度。

从本质上来讲，大模型是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。这些参数使得大模型能够处理和理解复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。

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