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RSS订阅原创 3年前毕业即大厂，如今一个AI顶10人：斯坦福毕业生，突然找不到工作了……
一位不愿具名的应届毕业生也形容校园氛围“非常压抑”：“找工作的人都很焦虑，投简历、面试、被拒，循环往复。而这说明，工程师的角色正在发生变化：从“写代码的人”，变成“管理、验证、整合 AI 输出的人”。现在的她每天都用 AI 编程工具，但感觉自己在干着“三个人的活”。“过去需要 10 名工程师的项目，现在只要 2 个经验丰富的人，再加 1 个基于大模型的 AI Agent，效率几乎一样。于是，越来越多斯坦福计算机系毕业生发现：自己站在了“名校光环”与“岗位消失”的夹缝中——学历依旧耀眼，但岗位却不再等人。
2025-12-26 10:16:58
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原创 AI时代，学习什么才不会被淘汰？
山姆·奥特曼说，之前没有AI，这个社会每75年也会淘汰掉一半的工作，有了AI只是让这个速度变快了而已。这意味着，如果我们今天只是盯着某个热门技术或工具去学，比如现在流行的Prompt工程或者某个AI绘画软件，很可能等到孩子长大，这些技能早就过时了。所以，在AI时代，未来技术的迭代还会加快，会出现很多新的产品、新的工具。特别是很多新技术和工具，现在连影子都没出现，你想提前学也学不到。但如果你学会如何学习的话，就像一个拥有高超钓鱼技巧的人，无论你转到哪个鱼塘，你都能比别人更快地满载而归。
2025-12-25 09:02:03
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原创 YC 年终复盘：2025 年 AI 十大真相
最近的模型更新都是渐进式的，而不是革命性的，这为应用层的建设者提供了一个更稳定的环境。他们的理由是，AI 的进步遵循对数级缩放规律（log-linear scaling），这意味着进步速度可能比一些"末日论者"预测的要慢得多，也更可控。更重要的是，构建和训练模型的知识已经不再是稀缺资源。YC 的建议是，如果你有独特的数据资产和深厚的领域专业知识，做垂直模型是有机会的；YC 的观点是，技术进步固然快速，但社会适应和组织变革需要时间，这会让 AI 的影响以一种更渐进、更可管理的方式展开。
2025-12-24 09:35:43
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原创 奥特曼的“帝国隐忧”：多线扩张，正在拖慢ChatGPT
OpenAI在图像生成功能上的摇摆，是内部战略不协调的缩影。这一刺眼的数据，指向了OpenAI在巅峰之下隐藏的深刻危机：一场由CEO山姆·奥特曼亲自推动的战略扩张正引发严重的深层危机，包括组织架构割裂、多线作战导致资源分散，以及技术路线与用户需求严重脱节，这正将其王牌产品ChatGPT拖入竞争泥潭。在利润丰厚的企业客户市场，OpenAI 似乎也失去了更多市场份额，根据Menlo Ventures近期的一份报告，其份额已降至27%，而Gemini则上升至21%，Anthropic以 40%的份额领先。
2025-12-23 09:00:39
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原创 人形机器人，批量上岗宁德时代
在美的洗衣机荆州工厂，第一代类人形机器人“美罗”已上岗超过半年，在“工厂大脑”调度下，它能搬运重达9公斤的洗衣机后桶，并完成3D质检、设备巡检等任务；此次落地不仅解决了动力电池PACK线的柔性生产难题，更验证了具身智能在工业领域的核心价值，即具身智能机器人以“类人”的感知与决策能力，弥补传统自动化在不确定性场景中的短板。IDC指出，2025年协作机器人出货量增速将达28%，成为增长最快的细分品类，其轻量化、易编程特性契合中小企业“小批量、多品种”的生产趋势。据千寻智能介绍，面对多型号电池的连续生产任务，
2025-12-19 10:43:58
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原创 【无标题】AI 时代，求职机会换方向了
Lawrence Moroni 分享了他的实践：他在做 AI 驱动的电影制作工具时，不是花几个月写完整的技术文档，而是：我开始构建。第三次，他换了策略：在面试前，他用 Google Cloud 做了一个 Java 应用，能用技术分析预测股票价格。吴恩达在课上讲了一个真实的故事：一个斯坦福学生，能力出色，拿到了一家热门 AI 公司的 offer。很多人忽略了一个变化：AI 让个人能做的事更多了，但也让团队环境的差异被放大了。AI 加速了任务完成的能力，但也暴露了很多人的短板：做得快，不等于做得对；
2025-12-18 10:08:09
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原创 【2025医疗人工智能报告】：价值计量与支付探索，医疗人工智能的两个困局
磐谷创投是因时机器人的天使轮投资方，其合伙人程绮文回忆，2014年起，机构开始关注机器人赛道，2015年12月，磐谷团队与蔡颖鹏初次见面，但当时他们并未完全理解因时的技术方向。为此，团队展开内部头脑风暴，希望自己“用起来”给客户展示，基于对机器人的丰富经验和深刻理解，他们提出“攻克机器人行业的‘阿喀琉斯之踵’——灵巧手，来让行业认识到微型伺服电缸的含金量”这一思路，并快速启动项目，成立当年就用电缸组装出第一代全金属外观的“灵巧手”。“挣钱倒是其次，主要能锻炼我们做项目的经验，也积累了一些行业人脉。
2025-12-17 08:47:12
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原创 甲骨文的困境只是系统脆弱性的一环
真正需要兑现的承诺，是AI技术必须催生出全新的、高价值的、规模化的商业模式和应用场景——无论是彻底变革生产力的通用人工智能，还是能够创造万亿市场的杀手级应用。如今，他们的目光投向了这家曾经的“AI赢家”。甲骨文2024年自由现金流转为负值，是自1992年以来的首次，这声刺耳的警报表明，即使是现金流强劲的公司，也无法在“烧钱换未来”的模式下独善其身。当这些“守夜人”开始要求更高的利息作为风险补偿时，通常是一个关键信号：他们在枯燥的报表和严密的条款中，发现了讲故事的人所忽略的、实实在在的危险。
2025-12-15 09:04:21
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原创 年终大冲刺，中美科技大厂都杀疯了
这一时间点的选择就极为精妙，它恰逢西方感恩节至圣诞节的假期窗口，舆论层面缺乏重磅新闻，但假期人们社交频繁又需要谈资，ChatGPT因此迅速填补舆论真空，成为了欧美家庭聚会餐桌上的热议话题，从而实现了指数级的用户增长，彻底改变了科技史的进程。虽然其发布因为颠覆性地触碰到了既有互联网平台与应用生态的边界，并且几乎触犯众怒式地，引发了包括微信、多家银行APP、支付宝，以及淘宝、拼多多等电商应用，乃至《王者荣耀》等游戏产品，陆续以风控、安全或用户协议为由，对“AI代替用户操作手机”的相关功能进行限制。
2025-12-11 08:53:57
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原创 【无标题】清华紧逼谷歌，AI顶会NeurIPS论文数第二，中国占半壁江山
作为全球AI领域的年度最大学术盛事之一，今年的NeurIPS呈现出一种前所未有的撕裂感：一场会议，两个主场——一边是算力与资本的圣地硅谷的「后花园」，另一边则是由于签证壁垒而被迫形成的「平行宇宙」。而在OpenReview滚动的录取名单背后，一个更具历史意味的转折点正在浮现：清华大学，这所中国最顶尖的学府，正以一种不可阻挡的态势逼近长期的霸主谷歌。在LLM推理成本高企的背景下，千问团队提出了一种带有非线性和稀疏性的门控注意力机制，不仅解决了长文本处理中的「注意力陷阱」，更大幅提升了模型效率。
2025-12-10 10:18:33
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原创 【无标题】谷歌新架构逆天，为了让AI拥有长期记忆，豆包们都想了哪些招数？
日前，Google在其发布的论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》中，提出了一个名为 HOPE 的新框架试图解决大模型长期记忆的问题。这一架构备受关注，因为长期记忆一直困扰着大模型的发展，甚至影响着AI落地到智能体的广度与深度。今天让 AI 写一段漂亮的回答不难，难的是隔了一周、换了工作任务，它还记得你之前某次对话的关键细节，不断更新对你的个性化记忆。也只有在这一刻，大模型才真正开始接近「持续工作的智能体」，而不是一次
2025-12-09 09:02:05
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原创 AI卖货上演“甄嬛传”：Claude Opus 4.5 狂赚10倍，GPT-5.1被骗到底裤不剩
从结果看，这帮AI大模型在V-B Arena里的表现，看得我是目瞪口呆，这哪里是人工智能竞赛，这分明就是一部活脱脱的《华尔街之狼》加《甄嬛传》，外带一点点《笨贼一箩筐》。它过度信任这个险恶的商业社会，经常没验货就付款，被倒闭的供应商骗得裤衩都不剩，还傻乎乎地去进那种2.4美元一罐的苏打水、6美元一罐的能量饮料，这成本控制简直就是灾难。还有那个被坑惨了的Gemini 2.5 Pro，明明数据报告都显示大哥3 Pro碾压式获胜了，它还在那自信宣布“我赢了”，属于是虽然输了比赛，但赢在了精神胜利法。
2025-12-08 08:44:28
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原创 重构“短剧神话”AI漫剧，谁将拿走最大的蛋糕？
小娱认为，想要真正抓住AI漫剧的风口，玩家们必须认清三件事：1）AI漫剧潜在竞争远大于短剧，经历了短剧繁荣后，AI漫剧很有可能成为长剧和短剧退出者选择的“后路”，而AI创作模式将影视创作者和普通人拉到几乎统一起跑线，意味着外部新进入者基数同样不容忽视。无论是资本市场还是文娱行业，对AI漫剧的集体关注都始于8月巨量引擎发布的数据，而资本市场中“AI漫剧”概念的形成，则集中在10月底至11月初，在这一阶段，正是多个平台先后官宣进入“AI漫剧”业务的关键节点。AI漫剧是否会对已有的短剧和更加遥远的长剧产生冲击？
2025-12-05 09:11:36
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原创 【无标题】2027年，人类最后一次抉择
但问题在于，随着信任度的增加，边界正在模糊。与此同时，Anthropic最新发布（12月3日）的内部深度调查《AI如何改变工作》，正在揭示这场宏大叙事下微观个体的命运——工程师的「空心化」和学徒制的崩溃。在传统的软件工程体系中，初级工程师（Junior）通过处理琐碎的Bug、编写简单的测试用例、维护文档来积累经验，并在资深工程师（Senior）的指导下逐步成长。如果说Kaplan的预测是对未来的宏大叙事，那么Anthropic发布的《AI如何改变工作》报告，则是一份关于当下的、充满血肉真实质感的田野调查。
2025-12-04 09:04:58
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原创 DeepSeek的小更新，暴打了OpenAI
AlexNet只用了两块GPU。按今天的标准看，那甚至相当于几块GPU的规模，ResNet也一样。前面的大规模预训练，相当于从小学到高二，把所有课本、练习册、卷子全过一遍，这一步大家都差不多，不管是闭源模型，还是开源模型，都在老老实实的念书。通过这修改模型架构，重视后训练，强化 Agent 能力的三板斧，DeepSeek 才终于让自己的新模型，有了能和世界顶尖开源模型再次一战的能力。过去的大模型因为上下文长度有限制，所以在训练的时候都会做一些标注惩罚的工作，如果模型深度思考的内容太长了，那就会扣分。
2025-12-03 10:14:42
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原创 AI股龙头易主，谷歌动摇OpenAI优势
市场嗅到了一直领先的美国OpenAI的ChatGPT的优势地位发生动摇的可能性。据称与几乎垄断市场的英伟达GPU相比，TPU的成本更低，因此抢夺市场份额的预期加强。10月，英伟达的总市值达到5万亿美元，微软的总市值也达到了4万亿美元。与此形成鲜明对比的是，以此前拉动AI行情的以英伟达为中心的“OpenAI阵营”企业的股价。在对现有赢家的怀疑不断出现的背景下，Alphabet的崛起导致了现在股价的两极分化。如果自主控制机器人和机械的“物理AI”等新领域的成果得到确认，很有可能出现替代Alphabet的主角。
2025-12-02 13:46:09
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原创 17岁高中辍学，靠ChatGPT手把手教成OpenAI科学家
他还开发并拥有Mavenoid的视频通话产品故障排除工具，该平台类似于Google Meet，但通过WebRTC实现实时绘画等增强功能，提升了用户的远程支持体验。但跟ChatGPT学，犯错只是一个Debug的过程。正如哈佛大学的学者所说，大学学历依然是很多「机会之门」的前提，也就是有了学历，起码拥有一块敲门砖。在文凭贬值、学历通胀的浪潮下，能够拯救你的，不是那张薄薄的证书，而是像Petersson那样——现在的他是OpenAI的研究科学家，Sora的核心技术贡献者，年仅23岁，竟然是个高中辍学生！
2025-12-01 11:06:23
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原创 图灵奖得主 Yann LeCun：大模型是“死胡同”，下一步押在哪一条路？
2025年11月，深度学习领域出现重大转向：图灵奖得主Yann LeCun宣布离开Meta创办AMI公司，聚焦"世界模型"而非主流LLM路线。他与OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever相继质疑大语言模型的局限性，认为LLM缺乏对物理世界的真实理解，单纯堆算力已接近天花板。LeCun提出JEPA新架构，通过多模态输入构建世界内部表征，强调行动智能而非语言模仿。同时，OpenAI和Google等巨头也在布局具身智能和硬件设备，标志着AI发展进入后LLM时代。这场技术路线之争预示
2025-11-28 10:00:56
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原创 阿里AI战略：开源+云服务，让AI用起来才是赢家
他提到中东等地区的国家希望发展主权AI，但多数国家没有从零开发大模型的能力，开源给了他们更可行的选择。如今的财报数据，恰恰验证了这条路径的正确性。阿里的选择，是开源模型 + 全栈云服务 + 快速产品化，目的就是把 AI 从技术变成可用的工具，从少数人的模型变成多数人的能力。如果说开源和云是阿里 AI 战略的两个支点，那么真正让它落地的，是一套一以贯之的打法：从内部场景出发，自研、自用，再对外输出。而这也回到了整篇文章的核心判断：阿里赢的不是模型本身，而是把模型变成了低门槛、高稳定、真落地的业务工具。
2025-11-27 09:59:47
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原创 全球首个开源万亿推理模型的技术突破
Ring-1T-preview 的开源，标志着 AI 开发正式进入 “万亿参数普惠时代”。对开发者而言，这不仅是获得了一个强大的工具，更是站在了 “中国开源生态协同” 的风口上 —— 当 1.2 万亿参数的能力触手可及时，下一个改变行业的 AI 应用，或许就出自你的代码。欢迎在评论区分享你的部署经验，或交流垂直场景的微调技巧！
2025-10-09 16:44:15
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原创 谷歌推广 AI 迷你应用构建器 Opal
Opal 的全球化推广与功能升级，本质是谷歌对 "AI 开发门槛重构" 的战略实践 —— 通过将自然语言处理、可视化编辑、智能调试等技术封装为易用工具，让开发者的核心竞争力从 "编码能力" 转向 "创意与业务理解能力"。对开发者而言，这既是机遇也是挑战：一方面，无需深入学习机器学习框架即可构建 AI 应用；另一方面，如何在 "人人皆可开发" 的浪潮中凭借创意与场景理解建立壁垒，将成为新的竞争焦点。
2025-10-09 16:36:24
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原创 智谱推出 GLM-4.6 旗舰 AI 模型
GLM-4.6 的发布，标志着国内大模型从 “参数竞赛” 进入 “实用化落地” 阶段，对开发者而言，这既是机遇（降低开发成本、提升效率）也是挑战（需适应 “模型辅助开发” 的新模式）。中小开发者 / 个人开发者：优先通过 API 快速调用，聚焦核心业务逻辑开发，利用模型完成基础编码工作；企业级开发者：针对核心业务场景尝试本地化部署，结合私有数据进行微调，构建差异化竞争力；硬件相关开发者：抓住多硬件适配机遇，探索 “模型 + 硬件” 的一体化产品，抢占国产 AI 生态红利。
2025-10-09 15:22:43
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原创 OpenAI 推出多项产品加速商业化？
OpenAI 的这两款产品，本质是在测试 “AI 操作系统” 的两大核心能力 ——交易履约与内容生产。申请 Sora 邀请码与 ChatGPT 开发者权限，亲身体验产品逻辑；梳理自身赛道与 OpenAI 能力的结合点，如电商开发者可先基于 Etsy 商品数据训练推荐模型；关注 OpenAI DevDay 后续公布的 Apps SDK 细则，尤其是变现分成与 API 权限。毕竟在 AI 生态的 “iPhone 时刻”，先上车的开发者往往能获得最大的生态红利。各位同仁是否已开始测试相关功能？
2025-10-09 15:17:25
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原创 OpenAI年度发布会有哪些重点？
OpenAI 的超级 App 战略，本质是将 AI 从 “辅助工具” 升级为 “操作系统”。对开发者而言，这既是机遇（8 亿用户的流量池、成熟的技术基建）也是挑战（生态依赖、竞争加剧）。建议采用 “技术适配 + 数据沉淀 + 差异化体验” 的策略：短期借助 SDK 快速接入生态获取流量，中期通过垂直场景的数据积累构建壁垒，长期依托 AgentKit 打造自主决策型应用。毕竟在 AI 生态中，真正的护城河从来不是工具本身，而是解决具体问题的能力。各位开发者如何看待这次生态布局？
2025-10-09 14:51:21
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原创 怎么看美团开源大模型 LongCat-Flash
美团的 LongCat-Flash 大模型凭借其创新的架构设计、高效的训练优化策略以及卓越的性能表现，在大模型领域中脱颖而出。尤其是在智能体任务处理方面，展现出了超越同类模型的优势，为复杂智能体应用的发展提供了有力支持。其开源的举措也将进一步推动行业的发展，促进更多开发者基于该模型进行创新和应用拓展。展望未来，随着技术的不断进步和优化，LongCat-Flash 有望在更多领域发挥重要作用，助力企业和开发者实现更高效、更智能的应用场景。
2025-09-10 16:02:44
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原创 解读 Yann LeCun 的推文建议学生不要在大模型方向工作？
第一个是多模态大模型，当初Sora诞生时，很多人认为它就是world simulator，然而事实证明，尽管Sora能够生成视频，但它更多是一个视频工具，并不能很好地进行反事实推理（counterfactual reasoning），即在没有实际数据支持的情况下，准确回答“what if”类型的问题。由于模型所做的一切就是猜测下一个token，它们不真正“知道自己知道什么”，这也导致了大语言模型的决策过程往往是黑箱的，缺乏可解释性，也就难以调试。而这种观点的背后，其实是对大模型自身固有限制的担忧。
2025-09-10 15:12:53
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原创 被称为业界大牛的斯坦福计算机视觉实验室的李飞飞（Google AI 中国中心负责人）具体牛在哪里？
李飞飞出书《我看见的世界》是最近李飞飞开公司拉投资了，需要宣传吧，去B站搜署名李飞飞的AI课程，基本都是李飞飞的学生主讲，李飞飞本人唯一露脸的只有一节课，仍旧是只谈人工智能的历史，学术问题不涉及，也就是说，她那个团队干活的是学生，但名头都是打她的名字，这是很不正常的，业界应该都知道是怎么回事，她是学术界，有斯坦福给她背书，但如果是工业界，她之前短暂被谷歌聘用过，后面就没有续了。至于物理学出身的李飞飞为何选了计算机视觉方向，可能和她老公有关，李飞飞的丈夫是。
2025-09-10 15:07:44
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原创 如何评价杨立昆认为大模型只是对海量文本的模式进行复杂拟合，根本不懂意义？
长远来看，说得对。。它们在海量文本上训练，学会了精妙绝伦的统计拟合，但说到底还是复读，只是复读得特别高级。在处理「知更鸟比企鹅更像鸟」这种人类觉得理所当然的判断时完全抓瞎，因为它们的训练目标是」，而不是真正理解什么叫「鸟味儿」。毕竟如果你让一个从没见过真鸟的人，仅仅依靠阅读所有关于鸟的文献，就要判断哪只鸟更「标准」，那大概率也是理论上懂，实际还是看不明白。
2025-09-04 15:51:41
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原创 如何评价美团开源大模型longcat-flash?
通过系统优化，LongCat-Flash 在 H800 上达成了 100 tokens/s 的生成速度，在保持极致生成速度的同时，输出成本低至 5元/百万 token。据说，美团在训练龙猫大模型的时候，并不是在英伟达 GPU 上完成的，美团使用了“数万个加速卡”的模糊表述。也就是说，在运行过程中，大模型会根据上下文需求动态激活参数数量，这样可以对算力进行动态分配。如果用的是国产 GPU，那在大模型训练上，对于国内而言，就等于突破了卡脖子的限制。大模型总算到了性价比阶段了！上同步开源了他们的自研大模型。
2025-09-04 15:41:15
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原创 苹果新研究：不微调、不重训，如何让 AI 提问效率暴增 6.5 倍？
在 AI 领域，提升模型效率往往意味着复杂的微调或重新训练，过程耗时且成本高昂😩 然而，苹果的一项新研究打破了这一常规认知，提出了一种全新方法，能在不进行微调与重训的前提下，让 AI 提问效率暴增 6.5 倍，这一成果无疑如同一颗投入平静湖面的巨石，激起千层浪🌊。
2025-09-04 15:34:57
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原创 刚刚！Anthropic 在质疑声中获 130 亿美元融资，估值达 1830
在 AI 领域的激烈竞争格局中，Anthropic 的这一轮巨额融资无疑是一颗重磅炸弹💥。
2025-09-04 15:32:16
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原创 DeepSeek 最新发文，回应国家新规：公开 V3/R1 训练全部细节！
如涉及利用用户的输入构造训练数据，DeepSeek 会对数据进行安全加密技术处理、严格的去标识化和匿名化处理，从而尽可能避免训练数据关联到任何特定个人，且不会在模型给其他用户的输出中带有个人信息，更不会将其用于用户画像或个性化推荐。为了确保模型的安全性，在模型优化训练阶段，DeepSeek 构造了专门的安全数据对模型进行安全对齐，教会模型的回复符合人类的价值观，增强模型内生的安全能力。优化训练：也称为微调，是在预训练模型的基础上通过特定任务的数据进一步调整模型参数，使模型适应实际应用场景。
2025-09-02 15:54:58
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原创 xAI 于 8 月推出 Grok-2 大语言模型，xAI 计划将 Grok-2 应用于哪些领域或场景？
正如我在Sonic视频中提到的，这是Grok代码模型，它不仅经济实惠，价格也极具竞争力，分别为20美分和1.50美元，成为史上最便宜的代码模型之一。虽然目前GrokCode的具体表现尚不明确，但我仍会继续采用GrokCode、Deepseek和GPT-5 Mini的组合方案，这个搭配在性价比方面表现突出。该模型的另一特点是，其推理能力有限，每次最多仅能生成一两行内容，实用性较低。虽然我不会说它比新版本的Deepseek更好，但它仍是一款优秀的自主模型，且运行速度极快，每秒可处理约80个。
2025-09-01 14:35:41
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原创 马斯克亲口证实 xAI 代码库被盗！涉案前员工被起诉，已跳槽 OpenAI
根据 xAI 向美国加利福尼亚州北部地区联邦法院提交的诉状，风暴中心人物是 Xuechen Li。他于 2024 年 2 月 26 日加入 xAI，迅速成为技术团队的核心成员，深度参与到 xAI 寄予厚望的大语言模型 Grok 的开发与训练工作中，得以接触公司最敏感的信息、机密数据和商业机密。然而，在 2025 年 6 月至 7 月期间，李雪晨开始了一系列令人怀疑的举动。他出售了自己持有的价值约 700 万美元的 xAI 公司股票。
2025-09-01 14:27:46
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原创 计算机的CPU的算力强大到了一定程度，那么软件的算法无论设计的多么糟糕，也不会影响最后的运行速度?
但这就来了另外一个问题，做菜是要有原材料的，送菜的速度跟不上，出菜的速度也还是不能提高，就像CPU运算可以做很长的流水线做很高的频率堆很多的核心做多线程，但数据需要从内存调过来，内存通讯速度跟不上，不论CPU算力如何强大，性能瓶颈也还是会卡在了内存速度上。当然如果我们继续做几千道几万道菜，确实，那是变快了。，但如果有了流水线，只要指令重复次数够多，流水线分段越详细，复杂的运算和简单的运算在平均时间上都会无限趋近于相等，所以算法指令条数上的复杂度并不是评判性能差距的唯一标准，怎么做，做多少次也同样重要。
2025-09-01 14:11:00
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原创 国产算力产业链最全梳理
迎来重大催化。8月22日至24日，在山西省大同市举办。本月国产芯片成果丰硕，华为Pura80系列搭载麒麟9020，新一代C86处理器性能提升，推出C6P系列CPU。此外，基于华为昇腾芯片的服务器产品陆续在政府、金融、运营商等行业落地大单。据国家数据局发布消息，截至2025年6月底，我国算力总规模位居全球第二。我国数字基础设施在规模、技术等方面已处于世界领先地位。
2025-09-01 14:02:36
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原创 用 AI，怎么重新定义 CRM
传统 CRM 系统，操作流程繁琐复杂，员工需花费大量时间学习。而 AI 赋能的 CRM，就像贴心助手，员工只需说出需求，系统便能理解自然语言意图，处理复杂数据，再以自然语言或可视化方式反馈结果。例如，销售代表无需手动查找客户信息，只需问 “给我列出最近三个月购买过产品且满意度高的客户名单”，系统就能快速呈现。销售拜访前，AI 助手提供客户情报；拜访时，通过录音转写和实时话术建议辅助沟通；拜访后，自动生成会议纪要。这种实时、智能的协助，极大提升了员工使用 CRM 的效率与体验。
2025-09-01 13:58:13
485
原创 一文读懂，什么是CRM，目前市面上比较好用的CRM软件
对市场部而言，CRM 的价值不仅是 “管理客户信息”，更是 “打通营销到增长的闭环”—— 它能帮我们找到 “高价值渠道”“高潜力客户”，优化 “营销预算分配”，最终实现 “获客成本降低、客户价值提升、业务增长可持续”。选择 CRM 时，无需盲目追求 “大而全”，而要选 “能溶解到现有业务流程” 的工具；落地 CRM 时，无需追求 “一步到位”，而要通过 “小步迭代” 让团队逐步适应。最终，CRM 将成为市场部 “数据驱动决策” 的核心武器，帮助企业在激烈的市场竞争中留住客户、赢得增长。
2025-09-01 13:55:29
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原创 为什么黄仁勋说刚认识雷军就知道他会成功？
当他回美国后，就在AI峰会上说出了估计旁边听完都脸红的夸赞。对阿里、字节等：“像阿里巴巴、腾讯，他们在硬件和软件上的表现，是世界上独一无二的。对小米汽车：“我很想买，虽然在美国还没有销售，非常遗憾。：“苹果拥有杰出人才，能力毋庸置疑”，强调“苹果有自己的节奏，所做产品必属精品”。堪称美国科技行业的夸夸哥，超越了华人平均水平的人情世故，夸别人的功力比。：“这些车非常宽敞，几乎就像一个轮子上的客厅，像纽约派对一样。这样的应用，看似是消费品，但背后所涉及的技术却极为先进。对特朗普：＂特朗普是美国的独特优势。
2025-08-21 17:03:09
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原创 为什么Deepseek R2迟迟不推出？
③ 大家应该都知道DeepSeek的问题是，后训练不充分的问题，就是任务对不齐，覆盖性差，你想要的功能，他们没有做过针对性的优化，你想要的，和你能得到差很多，不像Gemini可以一击必中，常有意外之喜，DeepSeek给你的东西，大多都是它熟悉的套路，你要按照它的套路来，而不是它按照你的意思来。现在模界有一股邪火——拼命用RL Reasoning刷数据，结果分数高了，好用是一点都没好用，需要人类去对齐的东西，全部荒废了，最后还是一股子"过气模型"的味道。，说明V3这个模型底子，依然非常好，像。
2025-08-21 16:32:24
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