🔥51CTO热榜：2025-03-06

OpenAI官宣NextGenAI联盟，联合15所名校携5000万美金探索学术+产业前沿应用。与此同时，美国教育界却悄然掀起一场「逆流」，被淘汰数十年高中手工课回归，木工、焊接等传统技能也成为了学生新宠。

DeepSeek NSA 通过三种方式压缩 “KV” 实现 sparse attention，但这只是一种可以工作但不优雅的折中方案。因为它在压缩 Transfromer 的记忆能力，以换取效率。

虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。

要么会出现真实画风的大象，要么会出现玩具象，很多网友重复了很多次都是通用的结果。

360 智脑联合北大开源了 TinyR1-32B-Preview，从 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 训练，在数学、科学和代码上取得了接近 DeepSeek-R1 满血版的优异效果。

阿里Qwen 团队正式发布了他们最新的研究成果 —— QwQ-32B 大语言模型！

CodePlan 的提出为大模型推理能力发展提供了一个新思路。

字节跳动 ByteDance Research 团队开发并开源的 ByteQC 软件包克服了 GPU 开发过程中显存受限，复杂逻辑难以高效实现的问题，实现了量子化学方法的高效 GPU 化。

最近英伟达 RTX 50 系显卡的实际表现引发了不少争议，出现了核心单元丢失、供电等多种问题。在最新登场的主流型号 5070 上，会有一次反转吗？

通过将 sync.Map 和 sync.Pool 改造为泛型类型，可以轻松解决和避免这些问题。但是由于 Go1 兼容性保障。也就是兼容性问题，考虑 Go 核心团队无法直接修改现有 sync v1 包中的 Map 和 Pool 类型。

程序员并不是一个容易被收割的群体，想让他们愿意掏钱买工具，你的产品必须真的有价值。而且，就算大部分用户是企业账户，也不是所有 B2B 开发者工具都能达到这个体量。

作为程序员，你一定听过这样的矛盾：DBA总想删索引提升写性能，开发总想加索引优化查询速度。一张表到底该建多少个索引？这个让无数团队头疼的问题，今天我们用「空间换时间」的底层逻辑来破解。

强化学习在 LLMs 中的应用已经取得了显著成果，但这一领域仍在不断发展演进。其中，从人工智能反馈中学习（RLAIF）作为一种新兴的方法，正逐渐受到关注。与 RLHF 依赖人类反馈不同，RLAIF 利用人工智能模型根据预定义的准则来生成反馈。

目前QwQ-32B还未放出完整技术报告，官方发布页面对强化学习方法做了简短说明：从一个冷启动检查点开始，实施了由Outcome Based Reward驱动的强化学习（RL）扩展方法。

很多偶现的问题排查也十分困难，遇到了就是一个很好的训练机会，当排查问题多了，经验就足了，再遇到相似问题就能轻轻搞定了。像网络问题排查比较麻烦，平时多学习工具，技多不压身。

本次介绍了如何在 Spring Boot 3.4 中使用 Spring AI 集成 DeepSeek AI 服务，并提供了同步和流式调用两种方式。由于流式输出响应更快，适用于大多数实时 AI 交互场景。希望本文能帮助大家更好地利用 Spring AI 进行 AI 能力升级！

LLM 动态生成的 SQL 代码的一个常见问题是安全性，尤其是 SQL 注入或恶意行为的风险，例如删除或篡改数据库。尽管这些担忧是合理的，但通过正确配置数据库访问权限可以有效缓解这些问题。

强化学习之父Richard Sutton和他的导师Andrew Barto，获得了2024年图灵奖。有人说，图灵奖终于颁给了强化学习，这是迟到的「奖励」。

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