DeepSeek刷屏论文背后：除了梁文锋，还有一个18岁中国高中生，曾写出神级提示词
昨天一整天，全网都被 DeepSeek 上 Nature 封面的新闻刷屏了。这不，DeepSeek 官方也发文回应了：相较于早期的 arXiv 预印版本，此次在 Nature 上发表的版本包含了更丰富
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9月19日，多模态赛道明星创业公司生数科技宣布，该公司近日完成数亿元人民币规模的A轮融资。新一轮融资由博华资本领投，百度战投、北京市人工智能产业投资基金、启明创投、达泰资本、卓源亚洲、BV百度风投等老
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图片来源：a16zZ Highlights无论你是投资者还是创业者，最重要的事情是首先寻找这些指数级的力量。你可以做各种战术性的产品工作，但这些力量无论好坏，都将压倒一切。从数据中我们已经看到，很多A
阅读全文速递｜谷歌风投在种子轮仅4 个月后再次加码开发者工具初创公司 Blacksmith
图片来源：Blacksmith 在AI 驱动的软件世界中，速度正成为决定性要素，Blacksmith 在种子轮融资仅四个月后，又获得了由谷歌风投领投的新一轮融资，以加速代码部署流程。这笔1000 万美
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昨天被 DeepSeek 刷屏了。有点炸裂，DeepSeek-R1 论文登上《自然》封面了！01｜全球首个通过同行评审的大模型这是什么概念？它成为了全球第一个，真正意义上在顶级学术期刊通过 peer
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作者｜林志佳编辑｜盖虹达本文首发于钛媒体APP随着英特尔成为美国政府持股的“国企”，两家美国芯片巨头从竞争对手走向合作。9月19日消息，英伟达（NVIDIA，NASDAQ: NVDA）18日晚宣布，将
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大家老爱说“RAG给AI装上了记忆”。但说实话：它并没有。RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）很擅长从文档里掏出信息，但它记不住你。它不会记得你上周
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🚀英伟达豪掷 50 亿美元押注英特尔💰携程被约谈📱曝iPhone17/Air拍照偶发黑块，苹果称将修复🚗特斯拉正在重新设计车门把手📈追觅 CEO：造车对标布加迪，手机跟华为小米「三分天下」🔥本月乘用车
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点击👇🏻可关注，文章来自🙋♂️ 想加入社群的朋友，可看文末方法，进群交流。“ 当业界还在堆参数时，BAAI用一套开源框架证明：数据质量才是AI的胜负手。3B小模型性能反超32B大模型，这不是奇迹，而
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前情提要本系列文章的场景来自美国电信巨头Verizon、英国电信BT Group、阿联酋电信Etisalat发起的TMF Catalyst催化剂项目：Unleash the potential of
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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI&AIGC交流社区，用心写好每一篇文章！项目主页-https://aigeeksgroup.github.io/Nav-R1/代码链接-https://gith
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专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！斯坦福大学的李飞飞
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1 概述1 TL;DR — 核心结论（要点）1. 目前衡量 “AI 当科研助理 / AI-Scientist” 的 benchmark 大致落在两条主线：（A）论文复现 / 代码实现（repro /
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今天来聊一下——强化学习。因为在 AI 领域，很少有技术能像强化学习（Reinforcement Learning, RL）这样引发如此矛盾的情绪。强化学习，第一次进入大众视野，是因为 AlphaGo
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👆👆👆重要提醒！微信推荐机制大幅调整，大家务必将我们公众号设为★星标，否则很可能看不到推送了......作者：冬日果酱 | 监制：罗超稍早前，Rokid乐奇眼镜 宣布了全渠道开售，现在，Meta 也终
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从LLM到Agentic的产业拐点上，最难的并不是让模型会写一段代码或生成一份报告，而是把能力稳定地固化进工程体系：如何拆解任务、如何在多人，多Agent协作下保证可追溯、如何做异常恢复与安全护栏、以
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你们苹果手机，苹果电脑都升级到26版了么？我升级了macOS Tahoe，正在艰难适应中...LWScreenShot 2025-09-17 at 14.45.45从第一次看到液态玻璃这个效果，我就有
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作者：可乐好爽、企鹅火烈鸟研究团队：腾讯 PCG 内服内容算法中心团队大语言模型在我们生活中越来越常用，如今我们用LLM做对话、写代码、解数学题的时候，不知道大家有没有过这样的困扰：明明模型思路很对，
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本文转载自「书生Intern」InternVLA·A1是上海人工智能实验室（上海AI实验室）推出的首个理解、想象、执行一体化具身操作大模型，基于实验室自研的虚实混合操作数据集InternData·A1
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就在今天，DeepSeek 的大型语言模型 DeepSeek-R1 的研究成果，作为封面文章登上了国际顶尖科学期刊《Nature》。图片链接：https://www.nature.com/nature
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尽管大型语言模型（LLM）拥有广泛的世界知识和强大的推理能力，被广泛视为优秀的少样本学习者，但在处理需要大量示例的上下文学习（ICL）时仍存在明显局限。已有工作表明，即使提供多达上百甚至上千条示例，L
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