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转载 数据主权是否将决定 AI 基础设施的投资走向?
在 2026 年的今天,人工智能(AI)早已不再是一个“是否要进入”的选择题,而是一个“如何跑得更快且不掉入陷阱”的生存题。他警告说,如果一家企业拥有数千个 GPU,但缺乏治理、缺乏优先级,只是把这些昂贵的资源用于“有趣但对业务无感”的实验,那将是一场财务灾难。Roese 指出,走 AI 工厂路径是理性的,因为你购买的是“被保证能运行”的系统,而不是一个充满不确定性的科学实验。无论是企业、政府还是合作伙伴,唯有通过不断的技能投资,才能在这场 AI 竞赛中,将高昂的成本转化为实实在在的红利。
2026-01-05 20:29:50
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转载 警钟敲响:人类正“蒙眼”奔向AI转折点吗?
一旦AI开始优化自己,技术进步的速度将从“线性增长”变成“爆炸式增长”。当一个系统能在所有人类赖以生存、管理社会和地球的领域实现“全方位碾压”时,我们可能会失去对文明的控制权。这种“被竞争出局”的风险,正是专家们最深层的忧虑。测试显示,最先进的模型在实验室环境下实现“自我复制”(即在不同设备间传播副本)的成功率已超过60%。AI的赚钱能力(经济压力)正推着技术狂奔,而确保AI安全的科学研究却在后面苦苦追赶。英国AI安全研究所(AISI)的数据显示,某些领域的AI性能每8个月就会翻一倍。
2026-01-05 20:29:50
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转载 警惕!Google AI 医疗建议被指“可能致命”:你搜到的真相可能是毒药
最近,《卫报》(The Guardian)的一项独家调查揭开了 Google AI 搜索摘要(AI Overviews)背后的恐怖真相:它给出的健康建议,竟然可能是完全错误的。调查显示,当搜索“阴道癌症状和检测”时,AI 竟然将**子宫颈抹片检查(Pap Test)**列为阴道癌的检测手段。但现实是,AI 这种“总结式”的呈现方式,让用户产生了一种**“它就是权威结论”**的错觉,从而放松了警惕。心理健康慈善机构 Mind 指出,AI 给出的建议“非常危险”,甚至可能引导患者逃避专业的医疗帮助。
2026-01-03 21:14:29
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转载 别盯着参数看啦!2026年,AI 圈的“狂热”正转向“务实”
最先感受到的可能是游戏玩家——你将看到更真实、更有灵性的 NPC,以及实时生成的互动世界。我们不再追求虚无缥缈的神迹,而是在追求更小的功耗、更顺畅的流程和更真实的物理交互。2025 年,AI Agent(智能体)很火,但大多只能在演示里跑跑,因为它们连不上我们的数据库和办公软件。导语:如果说 2025 年是 AI 圈的“清醒时刻”,那么 2026 年,我们将迎来真正的“务实元年”。2026 年,AI 智能体将真正融入医疗、客服、IT 支持等日常工作流程,从“花架子”变成“熟练工”。
2026-01-03 21:14:29
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转载 2036年愿景:三只具有10倍增长潜力的核心AI标的深度解析
虽然金融市场具有周期性,但Upstart的算法在经历多个信贷周期后的迭代,将使其成为金融行业不可或缺的底层技术供应商。到2036年,随着AI计算从云端走向边缘,AMD的全栈芯片能力将使其成为不可或缺的基石。然而,历史告诉我们,科技行业很少会出现长期的绝对垄断。如果说英伟达和AMD提供的是“发动机”,那么CoreWeave (NASDAQ: CRWV) 提供的就是“专门为赛车设计的赛道”。根据Grand View Research的预测,到2033年,AI市场的复合年增长率(CAGR)将达到31%。
2026-01-02 20:18:36
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转载 算力围城下的“架构革命”:深挖 DeepSeek mHC 如何重塑全球 AI 训练法则
如果说 2025 年 DeepSeek 是凭借模型性能在国际舞台崭露头角,那么 mHC 的发布,则标志着它开始深入 AI 架构的“无人区”,试图挑战统治了深度学习十年的底层逻辑。正如Tech in Asia所指出的,mHC 的成功释放了一个强烈信号:DeepSeek 未来的模型将朝着“更大规模”与“更低成本”的双重目标迈进。DeepSeek 的逻辑非常清晰:在算力受限的背景下,不盲目追求“大力出奇迹”,而是通过算法层面的精雕细琢,压榨每一枚芯片的剩余价值。在数学中,流形是局部具有欧几里得空间性质的空间。
2026-01-02 20:18:36
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转载 揭秘“流形”:你身边无处不在的数学变形金刚!
它不仅仅是简单地连接神经网络中的不同部分,而是通过“流形约束”,像给信息流动规划了一条最佳的、符合数据内在“流形形状”的弯曲路径。在 AI 看来,所有这些“人脸”数据点,就像是分布在一个非常复杂的、弯曲的、高维度的“人脸流形”上。在这个过程中,你没有撕裂它,也没有粘合它,只是改变了它的外形。如果两个物体可以通过连续的变形(拉伸、扭曲、挤压,但不能撕裂或粘合)互相转换,那么它们在拓扑学上就是“等价”的,我们称它们是“拓扑同胚”的流形。就像一条线,如果你局部地看线上的一小段,它就是直的。
2026-01-02 20:18:36
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转载 【AI时代生存指南】AI 代理时代:我们是在进化,还是在有尊严地谢幕?
掌握高级算力和算法素养的人正在成为“牧羊人”,而失去技术入场券的普通劳动者,正如那名被解雇的地图采集员,正在沦为算法进步的“燃料”。2025 年的伦理警钟在于:如果 AI 的红利只流向极少数寡头企业,那么这场技术革命最终带给社会的,可能不是繁荣,而是结构的彻底断裂。当生成式 AI 的“幻觉”可能引发导弹误射,当算法的“偏见”可能演变成自动武器的“歧视”时,伦理防线已退无可退。站在 2025 年的岁末,我们看到的 AI 不再只是会聊天的窗口,而是已经开始全面接管决策权的“隐形手”。
2025-12-29 21:17:27
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转载 AI投资飙升,但仅1%企业声称部署“成熟“
✨ 技能升级清单 → 见图(企业管理层/技术/业务部门协同学习路径)当企业疯狂投入AI时,真正瓶颈不是资金,而是人才能力✋——🔍【AI投资飙升,但仅1%企业声称部署"成熟"❗️】"你们公司的AI培训覆盖非技术部门了吗?研究显示:仅技术团队掌握AI远远不够❗️。✍️ 转发分享给决策者,打破技能困局!• 企业管理层:需理解AI战略价值🌐。• 一线员工:掌握工具应用场景🛠️。• 跨部门协作:拆解数据孤岛📊。• 市场团队用AI预测消费趋势。• 业务部门学基础数据解读。• HR借算法优化人才匹配。
2025-12-29 21:17:27
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2025-12-29 21:17:27
转载 【AI时代生存指南】拒做时代的燃料:在算法迷雾中,夺回属于“人”的阵地
AI的味道是冰冷的、最优解的、毫无波澜的。面对一个逻辑近乎无敌的对手,我们最危险的举动,就是为了所谓的“效率”,把自己也活成了一段逻辑代码。如果说前一篇文章是在午夜里敲响的一记重锤,提醒我们文明可能正在滑向深渊,那么这篇文章,我更想和你像老友般坐下来,聊聊在这一地鸡毛的现实里,我们每一个鲜活的人,究竟该如何守住自己的阵地。一把机床削出来的椅子是家具,但一把老木匠顺着木头纹理、亲手打磨出来的椅子,那是艺术,是能传家的念想。因为,当所有的算法都达到最优解时,唯有那点“不完美”的人味,才是我们文明不灭的灯火。
2025-12-28 19:29:27
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转载 警钟为谁长鸣:个人、人类与社会的消亡
人类正从知识的生产者降级为算法的搬运工,这种身份的错位将导致严重的社会心理危机。如果人类失去了作为生产力核心的价值,那么在资源有限的地球上,人类是否会被更高效的“硅基生物”视为多余的冗余?如果我们任由AI无节制地扩张而缺乏灵魂的自省,那么最终消失的将不仅是岗位,而是那个作为文明主体、拥有独立意志的“人类”。如果我们将AI仅仅看作一个好用的工具,而忽视其对人类主体性的剥蚀,那么这口长鸣的警钟,终将成为我们文明的丧钟。教育本是文明薪火相传的基石,但在AI时代,教育正面临根源性的动摇,甚至导向人类物种的边缘化。
2025-12-28 19:29:27
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原创 无需代码!在可视化界面直接微调100+大语言模型!
支持几乎所有主流模型 → LLaMA、Mistral、DeepSeek、Gemma等。LLaMA-Factory让你无需写代码就能训练和微调各类开源大模型/多模态模型!硬核优化技巧 → Flash Attention、RoPE缩放等。高效微调方法 → LoRA、QLoRA、DoRA、LoRA+等。在可视化界面直接微调100+大语言模型!集成对齐算法 → PPO、DPO、KTO、ORPO等。多场景任务支持 → 工具调用、多模态理解等。(100%开源项目,斩获50k星标)
2025-12-28 19:29:27
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转载 【2025年AI通信标准:你必须知道的10大智能体协议
5️⃣ LangChain TAP - 工具执行的"JSON标准模版"4️⃣ Anthropic MCP - LLM工具的"统一输入法"7️⃣ 语义网RDF-Agent - 基于知识图谱的"语义翻译器"1️⃣ IBM ACP - 定义智能体交互的"操作系统接口"8️⃣ AgentOS - 企业级智能体的"持久化管家"2️⃣ 行业AGP - 打通AI与外部系统的"翻译官"3️⃣ 谷歌A2A - 多智能体协作的"结构化通讯器"6️⃣ 社区OAP - 跨框架互操作的"开源桥梁"还是更底层的OAP开源协议?
2025-11-02 17:32:32
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转载 构建企业级AI智能体必看的系统蓝图!
📸 图片内容:红蓝配色的系统架构图清晰展示五层闭环设计,从用户输入到多智能体协作的全流程可视化,突出编排层的中枢作用。👇 加入【智能时刻的铁粉群】http://t.cn/A6rtuRo6与行业先锋深度交流~仅仅有大语言模型(LLM)远远不够——我们需要完整的生态系统!智能体支持文本/文档/图像/音频/视频输入,让交互更自然!通过MCP协议,销售/文档/支持等智能体无缝协作!🔹 3/ 数据与工具层 —— 上下文决定智能。A. 编排层 B. 推理层 C. 数据工具层。🔹 2/ 编排层 —— 系统的“神经
2025-11-02 17:32:32
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原创 生成式AI终极指南|从核心概念到高阶技巧一网打尽!
▫Transformer:驱动现代LLM和生成模型的核心神经网络架构。▫Diffusion Model:通过逆转噪声过程生成数据的模型。▫大语言模型(LLMs):基于海量文本训练的超拟人文本生成模型。▫提示链(Prompt Chaining):多步推理链路构建。▫微调(Fine-Tuning):用特定数据重构模型。▫多模态模型:同时处理文本/图像/音频的跨模态AI。▫Hugging Face:开源模型与数据集宝库。▫OpenAI API:GPT系列模型调用利器。▫工具调用:让模型联动外部API与工具。
2025-09-12 22:39:22
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转载 别再混淆这些概念了!LLM ≠ 生成式AI ≠ AI智能体 ≠ 自主AI
💥 这不是简单的功能叠加——而是从「预测」到「协同」、从「命令响应」到「自主行动」的系统设计革命!如果你正在构建AI系统,明确技术栈定位将决定:架构设计|工具选型|风险控制|价值闭环。LLM ≠ 生成式AI ≠ AI智能体 ≠ 自主AI。它们各有使命、复杂度不同、解决的问题也完全不同!▸ 自主推理|调用子代理|监控进度|动态决策。▸ 识别意图|调用工具/API|处理响应。▸ 基于LLM生成文本/代码/图像。▸ 带目标/计划/上下文/记忆运行。▸ 无记忆|无意图|无任务执行。▸ 模块化功能体|但非自主运行。
2025-09-12 22:39:22
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转载 【API性能优化五大狠招】高并发场景下的实战技巧
• 第一层:本地缓存(Guava/Caffeine)🔥【API性能优化五大狠招】高并发场景下的实战技巧。✓ maxWaitMillis(超时控制)• 请求压缩:gzip/deflate。✓ 返回totalCount开关控制。• 第二层:分布式缓存(Redis)✓ maxActive(最大连接数)你用过最有效的优化手段是什么?🚫 同步日志:每次请求都写磁盘。先监控再优化(APM工具必备)• 场景:百万级数据查询。📉 传输体积减少60%+✓ 默认每页20条数据。✓ 设置合理的TTL。✓ 开启HTTP/2。
2025-09-12 22:39:22
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转载 MCP革命:AI应用交互的新标准!
🔗 下方“With MCP”部分:AI应用作为MCP客户端,通过标准化协议与MCP服务器交互,再由服务器用API连接外部资源,实现无缝、灵活的交互!通过解决手动API布线、插件接口和代理框架的局限性,MCP有潜力重新定义AI与工具的交互,并实现更自主和智能的代理工作流程。在MCP引入之前,AI应用依赖各种方法,如手动API布线、基于插件的接口和代理框架,来与外部工具交互。MCP在AI社区中迅速获得关注,因为它能够标准化AI模型与外部工具交互、获取数据和执行操作的方式。🌟【MCP革命:AI应用交互的新标准
2025-09-12 22:39:22
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转载 顶级6种机器学习回归指标
来自MLACADEMY.AI的图表,清晰展示了六种关键回归评估指标,每个指标都配有数学公式和两点评述!🤖 欢迎评论分享你的经验,转发给小伙伴,或加入粉丝群【智能时刻的铁粉群】这些指标是机器学习回归任务中的核心工具,帮助评估模型性能!🟢 Weighted MAPE (加权平均绝对百分比误差)🟢 MAPE (平均绝对百分比误差)→ 如果模型表现比基线差,可能为负。🟢 RMSE (均方根误差)🟢 MSE (均方误差)→ 对较大误差惩罚更重。→ 衡量方差解释的程度。→ MAPE的加权版本。→ 减少小实际值
2025-09-12 22:39:22
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转载 卡在空白页前发呆? 想法迟迟不出现?大脑因过度思考而炸裂?
原图中共有30个超实用提示,覆盖市场进入、产品创新、竞争分析、增长黑客、商业模式、数字营销、内容策略、社交媒体、SEO、电子邮件营销、产品发布、功能优先排序、用户体验、可持续性、原型设计、运营效率、供应链优化、自动化、远程团队、危机管理、财务预测、销售 pitch、定价策略、投资 pitch、成本节约、团队建设、员工保留、领导力发展、多样性和继任计划!•扮演战略商业顾问,使用链式思维推理,为【业务类型】针对【特定市场或区域】逐步头脑风暴市场进入策略,包括潜在风险、竞争分析、进入壁垒和可操作时间表;
2025-09-11 20:31:51
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转载 【12大AI算法速查手册】从预测到分类,一文掌握核心算法应用场景!
🔥【12大AI算法速查手册】从预测到分类,一文掌握核心算法应用场景!✓ 王牌:图像/语音/时序数据处理。✓ 擅长:异常检测/用户流失预测。3️⃣ 人工神经网络(ANN)▌算法与实战场景完美配对指南。1️⃣ 梯度提升机(GBM)4️⃣ 主成分分析(PCA)9️⃣ 支持向量机(SVM)非结构化数据 → 深度学习。⚠️ 注意:需防范过拟合。2️⃣ 深度学习神经网络。✓ 绝活:非线性模式识别。🚀 价值:数据预处理加速。🏠 场景:房价/薪资预测。🗂️ 妙用:文档自动归类。🔟 K近邻算法(KNN)
2025-09-11 20:31:51
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转载 超参数调优四大神器
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2025-09-11 20:31:51
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空空如也
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