🔥51CTO热榜:2025-03-13

RPM全称是Requests Per Minute(每分钟请求数),表示大模型每分钟能处理的请求次数。比如,某模型设置RPM=300,就意味着每分钟最多响应300次用户提问。
MySQL并行复制、缩短主从同步时延的核心架构思路无非两点:单线程回放,升级为多线程并发回放和确保并发回放幂等性。
从未经专门推理优化的原始 MLLM(例如 Qwen-2.5VL-7B-Instruct)开始,直接应用 RL 训练。使用与 Vision-R1 相同的奖励函数,即硬格式结果奖励函数(HFRRF):如果输出格式正确且答案正确,奖励为 1,否则为 0。训练目标是激励模型生成多模态 CoT,解决数学推理任务。
本文主要讲了AI大模型应用的开发是怎么一回事、它的具体流程以及在不同应用场景中大模型是怎么发挥价值的。
Entity Framework(EF)是一种新式对象关系映射器,可用于跨各种数据库(包括 SQL 数据库(本地和 Azure)、SQLite、MySQL、PostgreSQL 和 Azure Cosmos DB,使用 .NET(C#)构建干净、可移植和高级的数据访问层。 它支持 LINQ 查询、更改跟踪、更新和架构迁移。
在实际项目中,该方案适用于对性能和灵活性要求较高的场景,开发者可以在此基础上,结合自身业务需求,进一步优化和扩展,如 动态权限配置、RBAC(基于角色的访问控制) 等。
AI驱动的威胁正在自动化泄露事件,实时改变恶意软件,并生成与合法通信几乎无法区分的网络钓鱼活动。企业必须同样行动迅速,将AI驱动的检测、响应和恢复能力嵌入到安全层的每一层中。
豆包大模型团队正式发布文生图技术报告,首次公开 Seedream 2.0 图像生成模型技术细节,覆盖数据构建、预训练框架、后训练 RLHF 全流程,针对 Seedream 2.0 原生中英双语理解、文字渲染、高美感、分辨率与画幅变换等特性的实现,进行了具体介绍。
“腾讯元器”是基于腾讯混元大模型的一站式智能体制作平台,大家可以基于腾讯元器平台快速搭建满足自己使用需求的智能体。
边缘计算与前端性能优化的结合,正在重构Web应用的开发范式。通过边缘流式渲染、动态内容本地化处理及混合渲染模式,开发者能够突破传统性能瓶颈,实现更低延迟、更高可用的用户体验。
Rust 并没有构造函数。相反,人们倾向于使用普通函数来创建(最好是正确初始化的)结构体实例。在 Python 中,没有构造函数重载的概念,所以如果你需要以多种方式构造一个对象,通常会产生一个带有许多参数的方法,这些参数以不同的方式用于初始化,并不能一起使用。
各种屏幕尺寸和分辨率的智能设备层出不穷,要让网站在所有设备上保持一致的用户体验,难度可想而知。但别担心,流体布局(Fluid Layout) 正是为了解决这一问题而生。
Gartner 在最近发布的《新兴技术影响雷达:主动网络安全》中写道:"恶意行为者正在利用生成式人工智能发动以机器速度进行的攻击。组织再也无法等到检测到入侵后才采取行动。预测潜在攻击并利用预测分析优先考虑主动缓解措施已经变得至关重要。"
在 Meta AI 研究团队提交的一篇论文中,研究团队提出 External Large Foundation Model(ExFM)框架,首次系统性地解决了上述问题,成功支持万亿参数大模型在广告推荐中的高效服务。
何恺明等来自 MIT、斯坦福大学等机构的研究者提出了去噪哈密顿网络(Denoising Hamiltonian Network,DHN),这是一个将哈密顿力学泛化到神经算子的框架。
在微服务架构中,服务之间的依赖关系错综复杂,一个服务的失败可能会影响到调用它的其他服务,进而引发整个系统的崩溃。
Excel对于微软有着特殊的意义,Microsoft Excel 1.0 的首席开发人员 Doug Klunder 回忆说:“微软将未来押在了 Excel 和 Windows 两个程序上,如果两者都失败了,微软就不可能活到今天。”
Spring Boot 3.4 与 WebAssembly 的结合,彻底改变了 Java 在Web架构中的角色。它打破了传统的“前端负责交互,后端负责计算”的界限,让 Java 代码能够在浏览器端高效执行,从而带来更快的响应速度、更低的服务器负载和更好的用户体验。
Hibernate Search不仅能够提供高效、准确的全文搜索功能,还能够与现有的JPA体系无缝集成,简化开发流程并降低维护成本。
近期呢,有不少朋友咨询工业环网方案如何部署?如何维护?今天来给大家分享一个典型工业场景案例。