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开发者狂喜:Thinking Machines发布首款产品Tinker,后训练麻烦全给包了

OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker,这是用于微调语言模型的API,能简化LLM后训练过程,支持前沿模型,使用LoRA技术降低成本,还发布开源库,多高校团队已试用。

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119 页硬核报告丨AI 2030:算力、能源与科研的未来预测

Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告,探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响,认为扩张很可能持续,还会加速多领域科学研发,虽预测有不确定性,但 AI 会成关键技术。

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DeepSeek V3.1 Base突袭上线!击败Claude 4编程爆表,全网在蹲R2和V4

昨晚,DeepSeek官方悄然上线全新V3.1版本,上下文长度拓展到128k,参数685B,支持多种精度格式。其编程能力突出,在Aider测试中霸榜,性能超越Claude Opus 4,还有成本低等优势。

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附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用!

本文展示借助 RDS Supabase 搭建 AI 应用的全流程,对比传统开发,其在效率、成本、扩展性上优势显著。介绍 Supabase 特性、适用场景、核心能力,还给出基于它开发简易 Agentic RAG 应用的步骤。

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ParScale:一种全新的大模型Scaling Law

文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。

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AgentA/B:用AI模拟用户,真人AB测试或将成为历史

宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架,用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为,成本低、速度快,还能绕开真实流量测试。虽有人质疑,但它或改变传统AB测试。

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特斯拉为什么非要造Cybercab?|甲子光年

北京时间9月4日,特斯拉低调发布Cybercab,已进入奥斯汀Robotaxi运营体系。它专为Robotaxi打造,无方向盘与踏板。文章探讨特斯拉造它的原因,涉及成本、生产等,也指出业务面临财务和法规问题。

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GPT-6 真要来了!OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光:可榨出14倍参数潜能

OpenAI将推旗舰模型GPT - 6(内部代号Astra),采用“循环深度”新技术,能榨出14倍参数潜能,降低成本,但会使AI推理过程不可读,加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。

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The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。

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你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧,我来告诉你为什么

作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页,实操中它多数时候快且抗用,不过周五晚变慢,收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析,还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。

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