🔥51CTO热榜:2025-03-24

短短2小时的AI辅导换来的是学生考试成绩跃居全国前2%的惊人成果。这种模式不仅释放了学生的时间,更颠覆了教师的角色定位:AI传授知识,教师专注于灵魂引导。Alpha School究竟如何做到的?
澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型,与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似,采用双层自回归结构逐特征生成图像,显著提升了生成质量和速度,性能超越了FractalMAR模型,论文和代码已公开。
本文介绍的GPU知识,只是对各厂商、各架构设计做“求同存异”后,得到的主干性的、通用性的基础知识,而GPU作为当代最为炙手可热的科技产品之一,其发展是日新月异的。
硅谷投资人Tom Davidson的硬核长文预测,给出了惊人结论:全栈的AI大爆炸,或将率先发生在中国!而当芯片规模扩大1万倍时,AI将逼近物理极限。
最近,国内这家公司让扫地机器人「长」出手臂,直接化身新物种!甚至,它还装上了具身大模型「大脑」,开始尝试理解真实的物理世界。这一次,扫地机器人行业被彻底重塑,直接干到了中国大清洁市场市占率的TOP 1!
今天我们来聊一下赋能人工智能自主性和目标导向能力应用场景的 - 构建高效、灵活的计算架构的 Agentic AI 技术。
Nvidia刚刚发布了「世界生成」模型Cosmos-Transfer1,可以根据多种模态的空间控制输入(如分割、深度和边缘)生成世界模拟,使得世界生成具有高度可控性。开发者使用模型能够创建高度逼真的模拟环境,用于训练机器人和自动驾驶车辆。
本文将通过三个真实场景,带你彻底掌握现代 Web 性能优化的核武器:WebWorker。
从现有对齐算法涵盖的应用场景,到构建对齐数据集的核心因素,再到用于评估对齐算法的基准,还有对齐算法未来潜在发展方向,全都梳理了一遍。
他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌入进行了比较,结果两者之间呈现线性相关关系。
普林斯顿大学和华沙理工的最新研究提出,通过将神经网络深度从常见的 2-5 层扩展到 1024 层,可以显著提升自监督 RL 的性能,特别是在无监督目标条件任务中的目标达成能力。
本文,我们分析了 Spring启动的流程,通过以下的分析和示例,我们可以看到Spring的启动过程是一个相对复杂但高度自动化的过程。
其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了?
AlphaDrive 初步探索了大模型强化学习和推理技术在自动驾驶领域的应用。
JVM进行GC时,需要对对应堆分区的已用内存进行遍历,假如GC的时候,有堆的一部分内容被交换到swap中,遍历到这部分的时候就须要将其交换回内存;更极端情况同一时刻因为内存空间不足,就需要把内存中堆的另外一部分换到SWAP中去,于是在遍历堆分区的过程中,会把整个堆分区轮流往SWAP写一遍,导致GC时间超长。
虽然每个Agent应用框架都具备强大的功能,但由于生成式人工智能领域的快速发展,这些框架也在不断更新和改进。选择哪个框架,主要取决于企业的具体需求,比如业务场景、应用类型、安全性要求、性能表现以及其他技术细节。
MySQL 主库高可用,主库一致性,是有一些小技巧的。下面,我们一起来看。
本文主要介绍了在分布式系统中使用 Bully 算法进行领导者选举的概念和流程,并以 Go 语言为例展示了具体的编码实践。
13:59  51CTO  关于LLMs 复读机问题
本文关于LLMs复读机问题进行详细介绍,主要从定义、出现复读机问题的原因和怎么解决三个方面来介绍。
这篇文章讲述了七个常用的Tkinter组件,同时展示了如何用这些组件构建实际应用的一个示例,即一个简单的BMI计算器应用程序。