大模型时代，“跑满算力”为什么这么难？
在过去的一年里，围绕“算力”的争夺已经从芯片之争，走向架构、软件乃至生态之争。大模型参数突破万亿规模、AI 原生应用爆发式增长、智能体数量呈几何级扩张——所有人都在追问同一个问题：如何让算力更便宜、更
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整理 | 苏宓出品 | CSDN（ID：CSDNnews）时隔四个月，埃隆·马斯克创立的 xAI 正式带来了 Grok 4 的升级版——Grok 4.1，此次发布共有两款型号的模型，分别为 Grok
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Nolan Lawson 是一名开源开发者，他在最新文章《The fate of “small” open source》中指出：小型开源工具库正在迅速失去存在价值，而这背后的核心原因是——AI 已经
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#开源 #设备 #神器 #传输 #硬件 copyparty是一款功能非常丰富的多功能文件服务器，主要用来分享你电脑、服务器、设备里的文件，并通过浏览器、WebDAV、FTP等方式访问，还支持播放音乐、
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Rust 编译时间从30分钟缩短到2分钟：处理一千个库的挑战Rust 在运行时非常快——但在编译时却不是这样。这对任何有严肃Rust代码编写经验的人来说都不是新闻。有一整类博客文章专门讲述如何减少ca
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在研究者构建知识库、搭建实验系统、评估实验结果的过程中，总会遇到相似的挑战：如何在一个统一框架中实现多模态检索与生成？如何高效接入多源知识？又如何让复杂的 RAG 实验更易搭建、更易复现？UltraR
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在生成式人工智能和大模型迅猛发展的当下，数据已不再仅仅是「存储」对象，而是智能应用的核心资产。MongoDB 凭借灵活的数据模型、丰富且高性能的查询能力以及原生向量检索能力，成为构建 RAG 系统、智
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作者：逐梦人来源：知乎按照现在的博士要求，发表这些论文几乎不能博士毕业，但却是为人类的发展做出了贡献。只能说，英雄不问出处。不过这也很正常，论文内容必须对编辑的口味，如果编辑自己没有这个欣赏水平，可能
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今儿给大家分享一个呼声已久的案例：Transformer与XGBoost协同优化的时间序列建模。老生常谈的一个底层规律：Transformer 通过注意力机制在很长的历史中抓住关键的关联（比如某些远距
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近日，一则消息在马来西亚留学圈乃至更广泛的国内高校教师群体中投下了一颗“震撼弹”：“马来西亚百纳利管理与创业大学”被中国教育部留学服务中心正式列入第九批加强认证审查名单。这并非孤例，而是近期一系列针对
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引言 Cross-Site Request Forgery（CSRF）是一种冒充用户执行非预期操作的攻击方式，它在OWASP Top 10中曾长期占有一席之地。本文将深入剖析CSRF，并通过Java
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在人工智能领域，特别是大语言模型（LLM）的应用中，尽管模型在许多任务上表现出色，但在处理复杂任务时仍存在明显局限性。大型语言模型在处理需要多步骤推理、实时信息获取和动态决策的任务时，常常面临以下挑战
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“假设一个功能有万分之一的概率出现异常，你该怎么测试这个低概率事件？”相信不少测试工程师在面试中都被问过类似的问题。初听之下，这个问题似乎有些“刁钻”——万分之一的概率意味着常规测试中可能跑上几千次都
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💡 目录 💡 01 Higress 引擎更新 02 Higress 控制台更新01Higress 引擎更新📋 本次发布概览本次发布包含 44 项更新，涵盖了功能增强、Bug 修复、性能
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我最近琐事缠身，连续好几周没发「GitHub 热点速览」了，这样不行得赶紧续上。首先映入眼帘的是可节省 60% Token 的新数据序列化格式 TOON，其官方开源的 TypeScript 实现在 G
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今天早上看到 Andrej Karpathy 发的一段短文，重新把我拉回到一个老问题上：到底哪些工作，会被 AI 做掉，哪些工作，依然要靠人？他用一个很简单的视角来回答：与其纠结“AI 理解力强不强”
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过去两年，AI Agent 从实验室走向生产力现场：自动化办公、流程编排、智能客服、内容创作辅助、自主研发分析、数据处理协作……一批又一批的从业者在实践中不断试错，也不断被现实敲打：工具和框架太多，不
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平时想快速部署个人网站、作品集，或者给项目放个 Demo，要购买服务器、配环境，还要处理 SSL、域名解析等等...光是这些步骤，足以让一大批技术小白望而却步，而对于开发者来说也是耗时耗力的工作。今天
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当前，AI产业发展已经进入“算力决胜” 的深水区，算力竞争的背后，实则是技术自主与生态构建的全面较量。因而，行业的关注焦点也转向了国产算力的适配效率与软硬件协同创新，如何将底层技术突破转化为实际应用场
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1. 引言随着微信业务的持续发展，后台模块的运营成本逐步上升，其中机器计算资源占据了重要部分。为有效控制成本，我们自去年起开始探索微信后台服务的性能优化路径，并在早期分享了初步的实验性成果。经过团队半
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会议背景2025年9月1日至9月5日，作为数据库顶会之一的 VLDB 2025在伦敦如期召开。在此次会议中，众多数据库领域的第一梯队科技公司纷纷投稿，展现其在 Analytic Processing（
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