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国庆这8天，我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论，以自身关于AI时代信息筛选的观点为例，阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点，后与AI多轮交锋，过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点，还给出与AI辩论三步法。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
一家低调的工业AI公司，用TPT跨越生成式AI鸿沟｜甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。
下周聊：当搜索成为标配，AI 产品都在怎么用搜索？
AI搜索成chatbot标配，产品接入后有新场景也有新问题，用户使用习惯也有变化。创业者需考虑产品初期是否及如何接入搜索。博查为AI供技术服务，下周四邀相关人士线上聊AI产品搜索应用，可扫码报名。
AI越来越强大，如果客户都去自研了，那企业软件市场会怎么样？
AI能力变强、门槛降低，引发企业软件开发是否会被颠覆的讨论。企业不会自建核心系统，因要专注核心业务且不想承担维护等成本。真正威胁是用AI重新设计产品的同行，技术更替规律下传统SaaS公司需警惕。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
o3-pro答高难题文字游戏引围观，OpenAI前员工讽刺苹果：这都不叫推理那什么叫推理
OpenAI“最新最强版”推理模型o3 - pro引发关注。首位全职提示工程师给它设难题，它推理后答对。OpenAI前员工借此讽刺苹果。各大评测榜单显示其表现与官方有差异，苹果&SpaceX前工程师分享使用心得，肯定其表现。
Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis之父Antirez分享开发经历称人类程序员仍比大模型出色，举例说明在解决Redis复杂bug时，人类的创造力能想出奇特有效的解法，而大模型较难做到。开发者看法不一，有将其当助手，也有认为它会干扰思路。
逆天! Claude Opus几小时攻破C++大神4年死磕Bug
Reddit上有30多年C++开发经验的大神ShelZuuz，被一个困扰四年的Bug折磨，投入约200小时未解决。用Claude Opus几小时就找到症结，而此前GPT - 4.1等模型都失败。大神认为AI在编写新代码上像初级开发者。