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中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式，如GoF塑造软件设计，云计算引入新模式，机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式，含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等，并举例说明。
当AI接管70%代码审查工作，剩下的30%才是 “地狱模式”
2024年初“Vibe Coding”成热词，其虽能快速验证想法，但在大型企业项目中“不可控性”凸显。亚马逊云科技研发的Kiro，尝试解决“从提示词到生产”的断裂问题。目前代码审查多采用混合模式，AI仅处初级阶段。
李飞飞发布世界模型新成果：一个提示，生成无限3D世界
李飞飞创业团队World Labs宣布能生成持久、可导航且能自定义操控的3D世界。该模型专注构建3D环境，有更好几何形状、多样风格、更大规模，还支持无限畅游，已推出beta版。
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。
终于敢把真实地址、银行卡、种子词直接扔给大模型了
作者将真实个人信息扔给多个大模型测试，结果模型收到的是脱敏后的占位符，OneAIFW 能自动完成敏感信息的占位和还原，本地完成操作，不留日志不上云，还介绍了使用方法和项目地址。
Nature重磅：智能的尽头是算力！谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
芯片速度触顶，摩尔定律失效，但AI却在疯狂跃迁。Nature文章指出，智能的增长不靠芯片加速，而是结构重组与协作。其核心是预测和并行协作，AI正以类似生命演化的方式发展，与人类相互依存。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
图生视频新玩法刷爆外网：图上画两笔就能动起来，终于告别文本提示
Higgsfield AI 是专注 AI 视频生成的初创公司，近期发布 Draw-to-Video 和 Product-to-Video 功能，前者画图形元素就能生成视频，后者可拖拽生成广告视频。它还常上新功能、集成热门模型，官网功能模板丰富。