理论
2025年，更多AI，更多软件开发者面临的问题
组织准备好应对AI生成代码可能带来的繁琐工作、漏洞和开发者倦怠了吗？ 译自More AI, More Problems for Software Developers in 2025，作者 Jennifer Riggins。 生成式AI创造了比以往任何时候都更多的代码。
从人工到自动化到AIOps再到ChatOps：大模型在运维领域的应用
一、引言在信息技术飞速发展的今天，运维工作已经从最初的人工操作，逐步演变为自动化、AIOps（人工智能运维）和ChatOps（通过聊天的方式去运维）。 这些变革不仅提升了运维效率，还显著保障了系统的稳定性。 特别是借助大模型，运维同学能够更加高效地完成工作，并应对复杂的运维挑战。
MV-DUSt3R+: 只需2秒！Meta Reality Labs开源最新三维基座模型，多视图大场景重建
本文一作为唐正纲，目前为博士生，就读于伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校，本科毕业于北京大学。 通讯作者是严志程，Meta Reality Labs 高级科研研究员 (Senior Staff Research Scientist)，主要研究方向包括三维基础模型，终端人工智能 (On-device AI) 和混合现实。 近期，Fei-Fei Li 教授的 World Labs 和 Google 的 Genie 2 展示了 AI 从单图生成 3D 世界的能力。
字节版Operator抢跑OpenAI? 直接免费开源， 网友：怒省200美元！
一线大模型，正在全面进入智能体时代。 1 月 24 日凌晨 2 点，OpenAI 面向月供 200 美元的 ChatGPT Pro 用户发布了自家的 Computer Use 智能体：Operator。 OpenAI 甚至给 Operator 开设了单独的产品界面，将它视为与 ChatGPT、Sora 并列的关系，这也符合 Sam Altman、黄仁勋、扎克伯格等科技大佬对于「2025 年将是 AI 智能体之年」的趋势判断。
胜过Transformer？谷歌推出新型AI模型架构Titans
自2017年推出以来，Transformer模型架构一直是人工智能的基础要素，推动了自然语言处理、机器翻译等领域的进步。 不过，该模型在可扩展性、计算效率以及应对日益复杂任务等方面，仍面临着诸多挑战。 而Titans模型架构的诞生，旨在通过整合受人类认知过程启发的机制来克服这些障碍，如记忆优先级和适应性注意力。
顶级AI智能体不会社交，创业远不如人类！CMU等：最多完成24%任务
如今，基于大模型的智能体，已经能完成许多在几年前还无法想象的任务，进步的速度是如此之快，以至于有些人甚至声称，在接下来的几年内，大多数人类劳动可能都可以实现自动化。 然而近日CMU、杜克大学等机构发表的一项研究却给这一期待泼了一盆凉水。 智能体运营公司还不可行论文链接： Agent Company，与人类员工类似，智能体需要执行软件开发、项目管理、财务分析等典型的商业环境中的任务。
全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻
这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。 全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？ 就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。
AI 重塑运维：基于 Spring AI 的 Docker 自然语言管理实践
MCP (Model Context Protocol) 是一个创新的开源协议，它的核心目标是彻底简化 AI 应用程序的开发流程。 通过提供标准化的通信接口，MCP 在 AI 模型与应用程序上下文之间搭建了一座智能桥梁，让开发者能够更加高效地构建和部署 AI 驱动的应用。 MCP Docker 服务器使用指南 图片在容器化技术日益普及的今天，Docker 的管理和运维工作往往需要掌握大量的命令和配置知识。
太惨，一个月仅23个下载！盘点2024“理想丰满现实骨感”的大模型们！
整理 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）大型语言模型的竞争似乎正在结束，只有少数几个明显的赢家。 其中，DeepSeek V3 已成为 2024 年的焦点，引领中国开源模型的发展。 据 Hugging Face 称，DeepSeek V3 与 GPT-4 和 Claude 3.5 等闭源巨头正面交锋，上个月的下载量为 45,499 次，与Meta 的 Llama 3.1（491,629 次下载）和谷歌的 Gemma 2（377,651 次下载）并驾齐驱。
Meta杨立昆引燃全民大讨论：美政府有些人被洗脑了，监管让开源变得像非法一样！Meta也犯过错！大模型不如猫，保质期就3年！
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）1月23日，在冬季达沃斯论坛的“辩论技术”环节，Meta公司副总裁兼首席人工智能科学家Yann Lecun、麻省理工学院媒体实验室主任 Dava Newman、Axios首席技术记者Ina Turpen Fried（主持人）就未来十年前沿科技进行了时长47分钟的“全民”大讨论，话题涵盖了LLM、智能体、消费机器人、脑机接口、跨物种、太空探索，也讨论了非常让Meta敏感的“技术作恶”、审查监管、开闭源之争。 观众们更是抓住机会让两位嘉宾抖出了很多猛料。 Lecun表示，现在的大模型并没有达到预期效果，在很多方面都存在不足：“我认为当前 LLM范式的保质期相当短，可能只有3到5年。
世界模型再进化！博士AdaWM：自适应世界模型规划新SOTA
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 论文链接：：基于自适应世界模型的自动驾驶规划。 基于世界模型的强化学习（RL）已经成为一种有前景的自动驾驶方法，它学习潜在动态模型并且用其训练规划策略。
重构的道法术器：探讨AI智能对工具的影响
经过影片出租店的完整演练，对这样一个如麻雀般完整而小的遗留项目展开重构，使得我们对重构建立了一个整体的印象，也有利于我们将前面介绍的各种重构知识串联起来，现在，有必要对整个重构做一次复盘。 为了帮助大家更好地理解重构，我认为可以从道、法、术、器这四个层次做一番总结。 图片道是万物变迁循环中亘古不变的规律，是自然环境、事物的自然规律和发展方向。
人类最后一次考试，AI惨败正确率＜10%！数百顶级专家联手出题，DeepSeek竟是王者
捍卫「人类智慧」最后一战!刚刚，Scale AI和Center for AI Safety（CAIS）公布了「人类最后一场考试」结果！ 新基准全称「人类最后一次考试」（Humanity’s Last Exam），简称「HLM」，包含3000个问题，由数百位领域专家开发，用于追寻人类知识推理的边界。 目前，最好的模型，准确率也小于10%，而且自信「过头」。
解密FedDAT：首个多模态异构联邦学习高效微调框架，突破数据异构与通信瓶颈！
FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in Multi-Modal Heterogeneous Federated Learning一、 一眼概览FedDAT提出了一种创新的双适配器教师框架（Dual-Adapter Teacher, DAT），结合参数高效微调和互知识蒸馏，解决了多模态异构联邦学习（FL）中的数据异构性问题，并在多个视觉-语言任务基准上取得了最优表现。 二、核心问题如何在多模态联邦学习环境中，在数据异构性和通信预算限制下，实现基础模型的高效分布式微调，以提升视觉-语言任务的性能，是本研究的核心问题。 三、 技术亮点1.
曝DeepSeek让Llama4未发布已落后！小扎坐不住了：2025预算4000亿起步，年底AI算力将达130万卡
Meta这次真的坐不住了，计划在AI上继续加码！ 匿名员工爆料，黑马DeepSeek的出现，让Llama 4还未发布就已经落后，Meta慌了。 就在这一消息沸沸扬扬时，小扎放出消息，2025年继续扩大AI投资。
DeepSeek-R1持续震撼硅谷：跻身竞技榜前三，创始人梁文锋采访被“拿放大镜”看
“神秘东方力量”DeepSeek给硅谷带来的影响，还在不断泛起涟漪——刚刚，DeepSeek-R1跻身大模型竞技榜前三。 以开源、便宜20倍的“身价”与ChatGPT-4o（2024.11.20）并列。 在复杂提示词/风格控制榜单上，R1位列第一。
CS本科就业寒冬来袭！名校24届就业率被曝不足50%，企业宁用AI不招应届生
前段时间，UC伯克利CS本科生毕业即失业，以及焦虑的AI博士们在顶会现场后悔读博的故事，曾引起了业界的广泛关注。 今天，一条知乎热搜，再次引起了全网热议。 （图片经过处理）有传言称，某高校计算机学院的24届本科生，就业不足50%，低于全校平均水平。
让AI成为你的React代码专家的3个秘诀
深夜，我盯着眼前庞大的React项目，一行行代码仿佛在跳动。 作为一名全栈开发者，我深知重构这样的项目将耗费无数个不眠之夜。 然而，当我尝试让AI协助修改代码时，却屡屡遇到挫折：组件太复杂导致AI理解困难，代码结构混乱让AI无从下手，项目依赖关系复杂使得AI难以准确推断......如何让AI真正成为我们的得力助手？