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Andrej Karpathy:一场里氏 9 级的大地震正在重塑整个编程行业
文章围绕AI在编程领域的应用展开,作者与大师交流AI Coding方式,后提及Andrej Karpathy观点,指出编程行业正被重构,程序员需掌握新抽象层,应对不稳定智能系统。
腾讯混元开源AI绘画新框架:24维度对齐人类意图,让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架,通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度,复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集,为研究提供支撑。
OpenAI CEO亲口承认:AI投资泡沫来了,但这次可能比互联网泡沫更疯狂
OpenAI CEO Sam Altman称投资者对AI过度兴奋,AI处于泡沫中,还透露OpenAI将花数万亿美元建数据中心。数据显示AI投资疯狂,且相比互联网泡沫,此次AI泡沫垄断程度更高、投资规模更大等。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
AI编程到底有没有护城河?RL+Agent重塑代码世界!
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家,分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题,介绍AI编程体验进化要素,还聊了cursor 1.0更新,最后指出AI编程工具发展趋势。
推理“刹不住车”?新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考,已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强,但出现过度思考问题,如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning(SBT)框架,能让模型适时终止推理,在多数据集测试中效果显著。
【CUDA博客】关于TensorCore和Inline PTX Assembly的一个超简短笔记
文章围绕TensorCore和Inline PTX Assembly展开,介绍利用PTX指令发挥TensorCore潜力。讲述矩阵乘法和累加操作,给出半精度及替代浮点指令形式,有代码示例并分析,还提到不同数据类型用法及SASS指令。
Karpathy实测Opus 5:读一段《魔戒》,10美元直出中土世界!
Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字,花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界,虽粗糙但证明 AI 强大。不过,LLM 无法高效审查自己工作,这是弱点。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。
提示词压缩竟成大模型新漏洞?港科大提出黑盒攻击框架COMA | ASE 2026
香港科技大学研究发现,大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界,成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架,实验有效,还给出隔离压缩防御方案。