🔥51CTO热榜：2025-03-17

来自高德地图的研究者提出了统一自监督预训练（USP, Unified Self-Supervised Pretraining）。

这位用户在 Cursor 上调用了 Claude 3.5 Sonnet，当编码到 750 行左右的时候，Cursor 不工作了，并告诉他要自己学习编码，否则会产生依赖性。

让原本人工几小时才能搞定的建模工作，如今缩短到几分钟，还不用人插手。

随着大模型在电商领域的广泛应用，如何精准评估其对专业领域知识的掌握成为关键挑战。

TRACE 用 “因果事件建模” 撕开了长视频的迷雾，以 “任务分治” 策略破解了效率与精度的不可能。它为 AI 理解视频的方式提供了一种新的可能 —— 不是囫囵吞枣，而是逻辑推演。

他们的研究目的是通过实验来解答一个简单又基本的问题：无损信息压缩本身能否产生智能行为？

AI-Researcher是一个开源的科研智能体框架，它能从文献搜集一路包办至论文撰写，彻底改变了科研方式，让科研自动化触手可及。

XPipe 凭借其轻量化、易用性和强大的功能集，适合需要高效管理远程服务器的开发者和 IT 专业人员。

随着业务的发展，我们公司堆积了大量的非结构化数据，如日志文件、社交媒体数据、传感器数据等。传统数据仓库难以有效处理这些多样化的数据类型。

根据Nature最新报道，科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据，确定了64个影响大脑衰老速度的基因，并指出了13种潜在的抗衰老药物。

大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。

本文中，来自 Cornell Tech、斯坦福大学、Cohere 的研究者提出通过块离散去噪扩散语言模型来解决以上限制，该模型在扩散和自回归模型之间进行插值。

何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。

ON条件是在生成临时表时使用的条件，它不管ON中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录（以左连接为例）。WHERE条件是在临时表生成好后，再对临时表产生的数据进行过滤条件筛选。

今天这篇文章将带你了解思维链（CoT）的相关研究和技术。

过去几周，美国科学界遭受了「灭顶之灾」，哥大、哈佛、宾大约翰·霍普金斯大学等众多名校纷纷被砍去经费，冻结招聘，不得不撤销已发出的offer。有人说，特朗普新政对美国科研造成的破坏程度之深，可能需要几代人的时间，才能被充分认识。

从5.0.0版本开始，aviator升级成为了aviatorScript，成为一个高性能、轻量级寄宿于 JVM （包括 Android 平台）之上的脚本语言。

纽约时报专栏称，美国政府已知道通用人工智能（AGI）正在逼近。前美国AI顾问Ben Buchanan表示AGI对国家安全、经济繁荣等非常重要，但美国并没有为AGI做好准备。

文本序列化是自然语言处理任务的前置条件，而文本序列化需要经过分词，构建词汇表和序列化的几个步骤。

本文介绍了 Hazelcast 的基本概念，并展示了如何在 Spring Boot 中集成 Hazelcast 进行分布式缓存管理。Hazelcast 作为一款强大的缓存框架，提供了对等架构、自动扩展和数据持久化等特性，适用于高并发场景。

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