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大语言模型(LLM)到底是怎么运作的?(配图通俗讲解)

文章先介绍条件概率,指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题,会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调,引出温度概念,它能调整概率分布影响抽样结果。

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Cursor 慌了:当 AI 不再需要代码编辑器

Anthropic新模型Opus 4.5编程能力强大,开发者无需逐行审查代码,可直接向智能体下达指令获取成品,这冲击了Cursor代码编辑器业务。虽Cursor收入增长,但面临焦虑,正努力自研模型、拓展企业客户。

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Anthropic首次揭秘下一代Claude怎么造!用户吐槽直接喂模型,连AI“做梦”都被训练

Anthropic研究团队产品经理Alex在访谈中透露Claude演进方向,如将模型开发产品化、向“持续运行Agent”演化,还解释“dreaming”机制等,也提及训练“人格”、研究意识等,展现了长远思考。

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中美AI竞争的四种未来:OpenAI情报与调查团队指出决胜点

OpenAI情报与调查团队对中美未来几年AI竞争进行推演,指出美国有资本、算力等优势,但面临电力等问题;中国靠国家意志推动,有工业协调等优势。未来博弈有四种结局,决胜看中国算力自救、全球‘朋友圈’和本土市场消化能力。

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从私域知识到智能 Agent:构建智能运维知识库

抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享,介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法,详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题,还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。

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1分钟烧掉165万元!马斯克死磕OpenAI,300亿新融资豪赌AGI

xAI每月烧钱10亿美元,正进行43亿美元股权融资,计划明年再筹64亿,还有50亿债务融资。马斯克有三张王牌,xAI预计2027年盈利,其目标是创造AGI,这场豪赌结果待时间揭晓。

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Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!

Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。

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吴恩达来信:AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用

吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项,介绍需了解的技能,如LLM基础、用数据为模型提供依据等,并阐述各技能要点,还提及构建AI系统与传统软件的区别。

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清华Nature发布惊人结论:AI写论文3倍速,但科学边界被锁死

2026年1月,清华徐丰力、李勇教授联合芝加哥大学团队在《Nature》发文,分析4100余万篇论文发现,AI提升科学家个人生产力,但收缩科学探索集体疆域。团队提出「全流程科研智能体系统」破局。

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智源技术分享:大模型行业应用新模式和关键实现路径

在 AICon 大会上,智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题,提出以大模型为核心的技术路径,涵盖数据、训练等环节,还给出数据生产流程建议,分享最新开源成果。

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