🔥51CTO热榜:2025-03-31

“AI 技术日新月异,Java 开发者如何站上大模型的风口?”小米今天来和大家聊聊 Java 领域的 AI 开发利器:LangChain4J 和 Spring AI。这两个工具让 Java 程序员也能轻松驾驭 AI,让应用智能化不再是 Python 独享的特权。
“C# + DeepSeek自动生成爆文,单篇收益破万”并非天方夜谭。通过巧妙的技术结合和合理的运营策略,确实有可能实现可观的收益。
利用系统在内容生成和分发过程中积累的数据,如用户阅读偏好、热门选题趋势等,为企业提供数据洞察和市场分析报告。企业可以根据这些数据调整产品策略、优化营销方案。
在 Linux 内核这个 “交通指挥中心” 里,当多个进程或线程如同川流不息的车辆,试图同时访问共享资源时,问题就出现了。想象一下,两条道路上的车辆都想同时通过一个狭窄的路口,如果没有合理的交通规则,必然会导致拥堵甚至碰撞。
Next.js默认会对视口中的链接自动进行预加载,这可以明显加快页面切换速度。然而,对于访问频率较低的页面,频繁的预加载反而会造成资源浪费。
很多小伙伴的数据库在刚开始的时候表现良好,查询也很流畅,但一旦表中的数据量上了千万级,性能问题就开始浮现:查询慢、写入卡、分页拖沓、甚至偶尔直接宕机。
本章技术要点总结:1. MyISAM 锁机制:表级锁导致并发灾难,SHOW STATUS LIKE 'Table_locks%'监控锁争用;2. 崩溃恢复缺陷:断电可能导致索引/数据不一致,需定期执行REPAIR TABLE;3. 性能优化方向:通过myisamchk --analyze优化索引统计信息;4. 历史价值:MyISAM 在 GIS 和全文索引领域仍具参考价值。
心理学研究表明,视觉刺激是情感唤起的重要来源之一,而图像内容则是人类理解视觉信息的关键。这便引出一个值得探索的问题:我们能否通过编辑图像,有效引导观众的情感?
锁续期问题的核心是平衡锁的持有时间与任务执行时间。手动实现通过后台线程续期,适合轻量场景;Redisson的Watchdog机制则提供开箱即用的解决方案,适合复杂系统。
近期,香港大学将这种认知模式引入到了 Vision Backbone 的设计中,从而构建了一种全新的基于动态卷积的视觉基础模型,称为 OverLoCK。
最近,AI 公司 Databricks 推出了一种新的调优方法 TAO,只需要输入数据,无需标注数据即可完成。
吉卜力 风格的图像和视频在社交圈疯传,被玩出了花。之心用 GPT-4o 和可灵做出了吉卜力版《甄嬛传》全网播放超 20w。
就在刚刚,港中文博士Jie Liu刚刚破解了GPT-4o的前端生图秘密:逐行生成的效果,其实只是浏览器上的前端动画效果,并不准确。它很大可能是原生自回归生成的,甚至我们还可以手动改图。谷歌DeepMind大佬则猜测,GPT-4o图像生成应该是一种多尺度和自回归的组合。
来自浙大、上海AI Lab等机构的研究人员提出了一种全新的视觉生成范式——邻近自回归建模(Neighboring Autoregressive Modeling, NAR)。
上周,产品经理拍着桌子说:"三天内必须上线智能客服!要能回答订单查询、退换货政策,还要会讲冷笑话!" 我盯着需求文档陷入沉思:传统规则引擎就像老黄牛,拉不动这么重的活;调用 OpenAI 又怕数据泄露——这不是让 Java 程序员在钢丝上跳霹雳舞吗?
史上最大的基因组AI模型Evo 2使用超过12.8万个基因组数据训练,包含9.3万亿个核苷酸,能预测突变效应、设计 DNA 序列,并通过可视化工具展示学习到的生物特征,为生成生物学和疾病研究提供新思路。
OpenAI让网友成功复刻「文艺复兴」名场面!不止「吉卜力」风格,GPT-4o还有水墨画、古风、赛博朋克等10多种风格。此外,GPT-4o被爆出推理功能,GPT-5已上路。
来自OPPO研究院和港科广的科研人员提出了一项新技术——OThink-MR1,将强化学习扩展到多模态语言模型,帮助其更好地应对各种复杂任务和新场景。
在奥特曼被解雇事变前一个月,Ilya整理好了两份PDF,一份关于奥特曼,一份关于Brockman ,发给了董事会其他独立董事。
AI频频刷新基准测试纪录,却算不清「strawberry」里到底有几个字母r,在人类看来很简单的问题却频频出错。这种反差促使创意测评兴起,例如由一名高中生开发的MC-Bench,用Minecraft方块「竞技场」模式评价AI能力。这种新的测评范式,或许更贴合人类对AI直观、创造性能力的实际期待。