「深度原理」共找到 942 篇相关文章
AI4S智能体「井喷」，这个智能体登顶多项评测榜单，实现产业落地
2026年是AI4S「智能体元年」，科研智能体产品密集发布，行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先，其全链路闭环系统补齐传统短板，已在多领域落地验证。
自动生成n8n工作流！这个神级开源方案，绝了～
文章分享全自动构建n8n工作流的方案，核心是开源项目n8n - mcp，它是AI Agent的n8n外挂知识库，能让AI深度理解和使用n8n。文中介绍其安装、使用，还展示不同难度案例的生成效果。
差点被Ilya摁掉，胎死腹中！ChatGPT爆红内幕首次公开
本文深度揭秘ChatGPT爆红内幕，从产品发布、命名内幕到团队文化等方面展开。还提及OpenAI内部对发布的争议，以及ChatGPT发布方式的转变，同时指出依赖用户反馈改进模型存在的问题和OpenAI看重的人才特质。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
当AI遇到物理学 —— AAAI大会主题演讲（Daniel）
2026年AAAI大会上，物理学家Daniel Whiteson演讲探讨机器学习与基础物理。指出粒子物理用还原论解释宇宙，虽发现基础粒子，但仍有诸多未知。粒子对撞实验复杂，需机器学习辅助，深度学习已广泛应用，还能助力发现新粒子。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
Anthropic顶级Claude模型被逆向开源，这几个模块借鉴了DeepSeek
22岁开发者逆向开源Anthropic的Claude Mythos Preview模型架构，名为OpenMythos。其核心模块借鉴DeepSeek，采用带混合专家路由机制的循环Transformer，有独特设计和稳定机制，重新框定扩展性争论。
那个刷爆全网的提示词技巧，吴恩达刚官宣：早就过时了！重磅发布2026最新提示词大师课
吴恩达发布《2026提示词工程大师课》，指出过去流行的提示词技巧已过时。课程介绍了成为AI高阶玩家的方法，如给足上下文、引导AI给出真实反馈、用渐进式大纲写作等，还提及AI知识获取、搜索及多模态能力等内容。