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过去几年,它先后向 OpenAI 投资超过百亿美元,并将 GPT 模型深度集成进 Office 办公套件和 Windows 系统,试图让 Copilot 成为日常软件使用的标配。这是一个宏大的挑战(macro challenge),也是一个难题(hard problem),竞争会非常激烈!换句话说,Macrohard 的定位是:微软能做的,AI 也能做,而且只靠 AI。但有一点是确定的:马斯克正在
当旅游硕士在红警战场上激战 IT 老兵,这场用 AI 排兵布阵的硬核比赛,就差你了!
特别是那些没有 DRAM 缓存、用的是 Phison(群联电子)硬盘厂商主控的型号,甚至网络上还流传着一份关于“群联 SSD 控制器问题摘要”的文件,称厂商自己承认自家产品有问题。为了安全起见,如果你的系统上安装了 2025 年 8 月更新,那最好不要安装非常大的文件,也不要将大量数据写入你的 SSD,一切等到官方发布消息再说。更糟的是,这并非个例,越来越多的网友反馈称遭遇这一问题。至于背后的原因
遗憾的是,Fastly 的高级安全研究员 Arun Kumar 在报告里说,AI 机器人正在改变人们访问和体验互联网的方式,同时给数字平台带来了新的复杂问题。有个爬虫峰值能达到每分钟 1,000 次请求,虽然听起来不算“过”,但对依赖数据库查询或者像 Gitea 这种提供 Git 仓库浏览的系统来说,短时间的高峰就可能让网站卡顿、超时或者出问题。殊不知,今年年初,这个一直运行良好的网站突然崩了。也
但可以肯定的是:在这个全球最重要的开源项目中,AI 的角色不会只是“可有可无的工具”,而是一个需要被认真对待的新变量。Sasha Levin 在提案中强调,“Linux 内核是基于 GPL-2.0 授权的,任何 AI 代理生成的代码必须遵循这一许可协议,不允许有例外”——对于像 C 这样底层的语言,以及像 Linux 内核这样极其复杂的代码库,目前的 AI 工具依然还在‘能力边缘’“天价挖角”踩刹
推测,这部分原因是大量 Python 新手涌入社区,其中很多人来自 ML/AI/数据科学领域,他们往往没有多年使用 Flask 或 Django 的经验,因此更可能选择当前最热门的 Python Web 框架——FastAPI。其中,Django 在稳步增加异步功能,几乎完成,但截至 5.2 版本,其数据库层还需进一步优化,官方表示:“我们仍在为 ORM 及 Django 的其他部分完善异步支持。
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈!
第一,能买得起 MacBook 的人,大可以直接去租半小时 H100 算力,分分钟就能训练出几个数量级更强的模型。第二,就算你真被迫在笔记本上训练模型,也完全没必要非得限制在五分钟(更别提,想在五分钟里训出一个强模型,本身就几乎不可能)。语言扩散模型比较难搞,因为语言 token 是离散的,不像图像的像素值那样连续,所以一旦加入噪声,就可能把一个有效 token 变成无效的。,会对训练数据做限制,
至于具体的应用名称,这名老程序员并未透露,只表示,此款应用在过去增长很快,广告投得也多,销售团队也很能「打」,但在最近几个月,公司却被大量客户流失和业务缩水搞得焦头烂额。我甚至提出过,把项目分叉,尝试不同的设计方案和取舍,看看能不能解决问题。该初创公司现有的研发团队自己也很崩溃,因为这个项目用的是 React Native 技术,依赖一大堆 NPM 包,其中不少早就没人维护,稍微一碰就崩。多年下来
但未来的变化将是“伴随交互的模式”,智能体异步执行,它可以根据状态主动和用户沟通、或者询问用户,或者主动报告进展。我们今天的软件产品,都是标准化产品,简单说我们的产品经理给用户定义什么样的产品,用户就只能这样用这个产品。,这时候要发挥优秀的推理能力,“上下文工程”就很重要的。蓝色的部分是我的预测,下半年到未来三年左右,将有智能体执行的时长要到达数天(可能是一些项目类任务)、数月(工程类任务),甚至