Anthropic旗舰新模型来袭，Agent能力飙升成最大亮点，但中文场景下能否守住王座？我们用万题实测揭晓答案，结果有惊喜也有意外。

在Django项目中，许多开发者的拦路虎并非视图或模型，而是看似复杂的settings.py配置文件。它虽非业务代码，却决定了项目能否启动、运行是否安全、报错是否可读。本文将为你系统拆解这个核心文件

今儿看到个信息，DeepSeek可能发布V4了。 老金我第一时间测试佐证了一下。 虽说官方没明确公布上线，但是咱可以先来了解下它的 3大创新能力。 DeepSeek作为国产之光（毕竟 价格屠夫），老金

2026年2月1日，《直播电商监督管理办法》（以下简称《办法》）正式施行，标志着AI生成内容在直播电商领域进入全面监管时代。作为中国首个将数字人主播等人工智能生成内容明确纳入监管范围的部门规章，新规不

提到PPO，很多人首先想到的是ChatGPT、Claude这些对话AI的训练。确实，PPO在RLHF流程中的出色表现，让它成为了大模型与人类价值观对齐的关键技术，功不可没。但PPO的应用远不止于此，从

在大模型训练领域，有一个名字几乎无处不在——PPO。它是ChatGPT、Claude等先进AI系统的核心技术之一，神秘而强大。PPO的全称是Proximal Policy Optimization，中

CVE-2025-64513 是 Milvus 向量数据库代理组件的严重权限绕过漏洞，CVSS评分9.3。本项目提供完整的漏洞检测PoC脚本与报告生成工具，无需认证即可验证目标系统是否存在该漏洞，并自

大模型微调领域充斥着各种专业术语，对于初学者来说，这些术语往往令人困惑。什么是一阶导数，什么是秩分解，什么是KL散度？这些概念不理解透彻，很难真正掌握微调技术的精髓。本文将系统介绍大模型微调中最常见的

Chainguard的AI驱动Factory 2.0已生成超5亿容器构建清单，并持续维护2000多个零CVE开源项目和34万个镜像版本，确保软件供应链安全，被近400家组织采用。

开源大模型的蓬勃发展让AI技术的门槛大幅降低，从LLaMA到Mistral，从Qwen到Yi，各种开源模型层出不穷。但光有模型还不够，要让模型在特定任务上表现出色，微调是关键环节。面对众多开源模型和微

你有没有遇到过这种情况：问大模型一个问题，它明明有这个知识储备，却给出了一个风马牛不相及的回答。或者你让它做个简单的任务，它却理解错了你的意图。这种情况往往让人困惑：模型不是已经训练得很好了吗，为什么

前几篇从底往上清理了三层。engine 有 js_engine.h，conn 有 js_conn.h，buffer 有 js_buf.h，timer 有 js_timer.h——每个模块都有自己的头文

在Leetcode上刷题的你，是否也有过这样的困扰： 想针对性刷题，却要在题库里费劲搜寻? 卡壳时翻遍论坛，却找不到清晰的解题思路和可运行代码? 好不容易找到答案，复制粘贴后还要手动调试，效率极低?

引言 在大模型技术飞速普及的今天，如何让模型输出贴合人类偏好、满足特定场景需求，已经成为开发者和中小企业关注的核心问题。从最初的监督微调，到如今的强化学习对齐技术，大模型优化路径不断清晰，而PPO（近

Andrej Karpathy 认为大型语言模型已让“氛围编程”过时，提出“代理式工程”：由代理而非人直接编写代码，人类负责监督，提升软件质量。

向量数据库的核心价值的在于落地应用，而非单纯的理论认知。本文聚焦实战场景，以轻量开源产品Chroma为例，从环境部署、数据接入、相似性检索到RAG简单集成，一步步带大家上手实操，全程避开新手常见坑，适

2026年了，如果你还在跟AI一问一答地写代码，那你可能用了个寂寞。 我最近的开发方式彻底变了。 跟模型升级没关系，是配套的工具终于跟上了。 GitHub官方下场搞了个大动作，开源社区也冒出来一批狠货

代理式人工智能（Agentic AI，简称代理式AI）是具备自主感知、规划、决策与执行能力的新一代AI形态，核心区别于传统LLM（大语言模型）的“生成式响应”，其通过多智能体协作、动态任务拆解与闭环校

本文详细演示了如何使用WinDbg调试器附加到Windows内核，通过实际命令分析内核中的ALPC端口对象。深入解析对象头、句柄计数与指针计数的含义，揭示系统通信机制在内核层面的呈现方式。

即构科技实时互动AI Agent 2.10版本正式上线，强化智能体的“自然拟人”效果——支持用户情绪识别和多情感TTS，让AI不仅能“听懂”你说的话，更能“读懂”你的情绪，并给予情感化的回应。