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GPT之父:只用上世纪数据训AI,它居然也会写Python?!
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型,其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型,发现核心能力差距不大,且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
小美Agent:当龙猫遇到美团外卖的灾难现场
作者体验美团AI助手“小美”后吐槽不断。美团称其用有5600亿参数的龙猫大模型,能力接近GPT - 4o,但它理解需求差、操作订单无效、定位混乱。美团做AI是为跟风,未解决用户真需求,是资源浪费。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。
对话AutoCoder宿文:做5000万程序员的AI IDE,不如做10亿软件消费者的Vibe Coding
2025年AI Coding赛道火热,大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程,要走出差异化,做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型,产品数据表现佳,还分享了创业、产品、市场等多方面看法。
十周前才写下第一行代码,如今颠覆 9 个行业?员工人均 10 万粉,00 后创业者狂言:我们将超越 OpenAI
本文聚焦 21 岁 00 后创业者 Roy Lee 和他的桌面 AI 助手 Cluely。该产品获高额融资、估值达 1.2 亿美元且已盈利,但也饱受争议。文中还揭秘其成功热度的关键、团队情况,探讨 AI 时代产品留存演变。
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
智谱新模型也用DeepSeek的MLA,苹果M5就能跑
智谱AI上市后发布新成果,开源轻量级大语言模型GLM-4.7-Flash,API免费开放调用。该模型是30B总参数、3B激活参数的MoE架构,定位为“本地编程与智能体助手”,评测表现佳,采用MLA架构,多平台支持。
AI大模型开发核心技术栈:从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱,解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架;模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调;推理优化含关键技术与主流框架;AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
苹果不吹 AI,反而成功了?
北京时间9月10日苹果发布会,与iPhone 16发布时大肆宣传AI不同,此次重点在硬件及AI幕后支持。此前苹果对AI宣传过度致部分功能未推出引失望,且在智能体AI助手进展落后。多数人不因AI换机,给了苹果试错时间,但它在AI竞赛中落后,中国厂商布局更快。
YC 年终座谈会:AI 泡沫反而是创业者助力?
Y Combinator合伙人与创始人在Lightcone博客节目回顾AI观察,以「AI泡沫的真相」为主题分享看法。发现AI经济形成稳定格局,所谓泡沫实则为应用层带来红利,还探讨了模型选择、AI使用方式等问题。