02 2025 档案
摘要：
前言：作者认为，OpenAI的高层离职不合逻辑，尽管公司估值和资金支持巨大。离职的原因可能是两个：首先，OpenAI的盈利模式存在问题，依赖炒作而非实际技术进步；其次，领导层问题，特别是奥特曼的高风险决策和独断领导方式让这些人失望。最终，他们选择跳槽到Thinking Machines Lab，因为
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前言：作者认为，OpenAI的高层离职不合逻辑，尽管公司估值和资金支持巨大。离职的原因可能是两个：首先，OpenAI的盈利模式存在问题，依赖炒作而非实际技术进步；其次，领导层问题，特别是奥特曼的高风险决策和独断领导方式让这些人失望。最终，他们选择跳槽到Thinking Machines Lab，因为
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摘要：
Claire de la Varre 如果当初我真的去读了那个人工智能硕士学位呢？ 图片由 Markus Spiske 发布于 Unsplash 1998年，几乎是一时冲动之下，我报名了北卡罗来纳大学教堂山分校的信息科学硕士学位课程。被录取让我惊喜不已。尽管十二年前，我作为一个21岁的年轻人勉强通过
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Claire de la Varre 如果当初我真的去读了那个人工智能硕士学位呢？ 图片由 Markus Spiske 发布于 Unsplash 1998年，几乎是一时冲动之下，我报名了北卡罗来纳大学教堂山分校的信息科学硕士学位课程。被录取让我惊喜不已。尽管十二年前，我作为一个21岁的年轻人勉强通过
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摘要：
—— 从遗留单体系统转型为现代分布式系统的实战经验 照片由 Shamin Haky 提供，来自 Unsplash 你好啊，我是一名经验丰富的软件工程师，专注于大规模应用的设计。多年来，我见过各种架构——从庞大的单体架构，到精细调整过的微服务基础设施。 有一个核心概念，一直帮助我保持系统的有序性和灵活
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—— 从遗留单体系统转型为现代分布式系统的实战经验 照片由 Shamin Haky 提供，来自 Unsplash 你好啊，我是一名经验丰富的软件工程师，专注于大规模应用的设计。多年来，我见过各种架构——从庞大的单体架构，到精细调整过的微服务基础设施。 有一个核心概念，一直帮助我保持系统的有序性和灵活
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摘要：
AI 正在重塑我们所认知的交互方式，推动全新的 UI 发展范式。让我们来解析一下。 Tetiana Sydorenko 再见命令，你好意图! 我们与软件的交互方式从来不是一成不变的。有时候，它是温和的演进，而有时候，它是剧烈的飞跃。如今，一群不断涌现的设计先锋，包括 Vitaly Friedman、
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AI 正在重塑我们所认知的交互方式，推动全新的 UI 发展范式。让我们来解析一下。 Tetiana Sydorenko 再见命令，你好意图! 我们与软件的交互方式从来不是一成不变的。有时候，它是温和的演进，而有时候，它是剧烈的飞跃。如今，一群不断涌现的设计先锋，包括 Vitaly Friedman、
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摘要：
通过结构化提示解锁AI的全部潜力 人工智能是一种非常强大的工具，但其回应的质量往往取决于我们与其沟通的有效性。如果你曾经在从AI模型获得精确且结构良好的回答时遇到困难，你并不孤单。许多用户在提示制定中面临不一致、模糊的回应或过多的试验和错误。那么，是否有一种方法能够轻松地标准化并优化AI输出呢？ 这
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通过结构化提示解锁AI的全部潜力 人工智能是一种非常强大的工具，但其回应的质量往往取决于我们与其沟通的有效性。如果你曾经在从AI模型获得精确且结构良好的回答时遇到困难，你并不孤单。许多用户在提示制定中面临不一致、模糊的回应或过多的试验和错误。那么，是否有一种方法能够轻松地标准化并优化AI输出呢？ 这
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摘要：
前言：“Featurewiz-Polars”是一个用于特征工程的 Python 库，结合了特征选择和特征生成的功能。它基于“Polars”，这是一个高性能的 DataFrame 库，用于处理大型数据集，具有类似 Pandas 的 API 但更高效，尤其在处理大数据时。Featurewiz-Polar
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前言：“Featurewiz-Polars”是一个用于特征工程的 Python 库，结合了特征选择和特征生成的功能。它基于“Polars”，这是一个高性能的 DataFrame 库，用于处理大型数据集，具有类似 Pandas 的 API 但更高效，尤其在处理大数据时。Featurewiz-Polar
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摘要：
DeepSeek 新的 LLM 推理方法 DeepSeek 通过强化学习（RL）提出了一种创新的改进大规模语言模型（LLM）推理能力的方法，这在他们最近关于 DeepSeek-R1 的论文中有详细介绍。这项研究代表了在不依赖于大量有监督微调的情况下，通过纯强化学习提升 LLM 解决复杂问题能力的重大
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DeepSeek 新的 LLM 推理方法 DeepSeek 通过强化学习（RL）提出了一种创新的改进大规模语言模型（LLM）推理能力的方法，这在他们最近关于 DeepSeek-R1 的论文中有详细介绍。这项研究代表了在不依赖于大量有监督微调的情况下，通过纯强化学习提升 LLM 解决复杂问题能力的重大
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摘要：
中国的DeepSeek AI不仅是对OpenAI或科技行业的警示，它应该是对我们所有人的警示 作者：琳达·卡罗尔 巨大的鱼漂浮在天空中，黑色斗篷中的人插图，版权来自Deposit Photos 注意：本故事包含ChatGPT和DeepSeek AI写的短摘录，用于比较目的。它们已明确标明。 我不知道
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中国的DeepSeek AI不仅是对OpenAI或科技行业的警示，它应该是对我们所有人的警示 作者：琳达·卡罗尔 巨大的鱼漂浮在天空中，黑色斗篷中的人插图，版权来自Deposit Photos 注意：本故事包含ChatGPT和DeepSeek AI写的短摘录，用于比较目的。它们已明确标明。 我不知道
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摘要：
应对LLM应用中的AI幻觉 如何通过Token对数概率预测LLM的可靠性 内容： 相关机器学习（ML）概念回顾（精准度/召回率，LLM直觉） 使用序列对数概率度量作为LLM信心 通过案例研究结果过滤低质量LLM输出 引言 使用LLM还是不使用LLM？ 像ChatGPT、Claude、LLaMA这样的
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应对LLM应用中的AI幻觉 如何通过Token对数概率预测LLM的可靠性 内容： 相关机器学习（ML）概念回顾（精准度/召回率，LLM直觉） 使用序列对数概率度量作为LLM信心 通过案例研究结果过滤低质量LLM输出 引言 使用LLM还是不使用LLM？ 像ChatGPT、Claude、LLaMA这样的
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摘要：
DeepSeek 如何在 AI 去中心化方面迈出了巨大的一步，以及为什么这比你想象的更重要 Nadia Piet + AIxDESIGN & Archival Images of AI / Better Images of AI / AI Am Over It / CC-BY 4.0 2025 年
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DeepSeek 如何在 AI 去中心化方面迈出了巨大的一步，以及为什么这比你想象的更重要 Nadia Piet + AIxDESIGN & Archival Images of AI / Better Images of AI / AI Am Over It / CC-BY 4.0 2025 年
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摘要：
图片来自Brett Jordan的Unsplash 通过信息熵的视角理解社会崩溃，揭示了为何我们的制度变得越来越脆弱——以及我们该如何应对。这是一次与人工智能共同思考的实验。 当核电站正常运行时，它是一个管理巨大能量的有序信息奇迹。每一个仪表、程序和协议都协同工作，以安全地 harness 巨大的能
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图片来自Brett Jordan的Unsplash 通过信息熵的视角理解社会崩溃，揭示了为何我们的制度变得越来越脆弱——以及我们该如何应对。这是一次与人工智能共同思考的实验。 当核电站正常运行时，它是一个管理巨大能量的有序信息奇迹。每一个仪表、程序和协议都协同工作，以安全地 harness 巨大的能
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摘要：
当人工智能取代了帮助女性建立职业的角色 插图：作者 “你有做会议记录吗？” 我的经理问道，语气中带着一种显而易见的权威感，仿佛答案应该是肯定的。 “当然没有。”我心里想。但当我环顾四周，明白了——这只是办公室里的一项小仪式而已。没有人需要说出来。 我是最初级的员工，这意味着我负责记录大家说的内容。也
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当人工智能取代了帮助女性建立职业的角色 插图：作者 “你有做会议记录吗？” 我的经理问道，语气中带着一种显而易见的权威感，仿佛答案应该是肯定的。 “当然没有。”我心里想。但当我环顾四周，明白了——这只是办公室里的一项小仪式而已。没有人需要说出来。 我是最初级的员工，这意味着我负责记录大家说的内容。也
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摘要：
苹果让皮克斯著名的开场灯具复活，发布了一项新的研究，其中描述它的形容词并不是你通常会在AI研究中使用的那些。 这与我们习惯的一切都不同。它在技术上并不更聪明、更强大，也不是那些害怕AI的人噩梦般的存在。 相反，它似乎是科技巨头首次尝试以不同的方向提升AI和机器人智能。苹果并没有试图让机器人变得更具功
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苹果让皮克斯著名的开场灯具复活，发布了一项新的研究，其中描述它的形容词并不是你通常会在AI研究中使用的那些。 这与我们习惯的一切都不同。它在技术上并不更聪明、更强大，也不是那些害怕AI的人噩梦般的存在。 相反，它似乎是科技巨头首次尝试以不同的方向提升AI和机器人智能。苹果并没有试图让机器人变得更具功
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摘要：
有时候，科技行业中发生的一些事件在当时看似微不足道，但最终却产生了巨大的影响。一个这样的案例可能就是苹果决定将阿里巴巴的最先进生成式人工智能——Qwen——纳入其在中国销售的iPhone中。 苹果做出任何决策前都会深思熟虑：多年来它一直在适应中国复杂且常常不透明的法规。然而，将阿里巴巴的人工智能算法
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有时候，科技行业中发生的一些事件在当时看似微不足道，但最终却产生了巨大的影响。一个这样的案例可能就是苹果决定将阿里巴巴的最先进生成式人工智能——Qwen——纳入其在中国销售的iPhone中。 苹果做出任何决策前都会深思熟虑：多年来它一直在适应中国复杂且常常不透明的法规。然而，将阿里巴巴的人工智能算法
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摘要：
照片由 Polina Tankilevitch 通过 Pexels 提供 有一个地方我非常喜欢，过去30年里几乎没有改变。一个我可以去写作的地方，不会让我想起这几十年来令人沮丧甚至令人不安的变化。 那个地方就是我的文字处理器。 我喜欢打开一个新页面，看到空白的数字页面，等待我一行行地打字。我喜欢打开
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照片由 Polina Tankilevitch 通过 Pexels 提供 有一个地方我非常喜欢，过去30年里几乎没有改变。一个我可以去写作的地方，不会让我想起这几十年来令人沮丧甚至令人不安的变化。 那个地方就是我的文字处理器。 我喜欢打开一个新页面，看到空白的数字页面，等待我一行行地打字。我喜欢打开
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摘要：
2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而，今天，DeepSeek（一个AI研究实验室）成功复现了这种推理行为，并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中，我将讨论这一创新背后的关
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2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而，今天，DeepSeek（一个AI研究实验室）成功复现了这种推理行为，并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中，我将讨论这一创新背后的关
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摘要：
你听说了吗——AI 模型现在可以在说出任何话之前先进行思考。 不，真的是这样。 我读了一篇新论文，它正在改变我们对 AI 推理的理解。 事实上，如果你稍微关注过 AI，可能听说过“思维链”（Chain of Thought，CoT）推理吧！！ 在这些模型中，问题会一步步被拆解，并生成中间的标记，然后
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你听说了吗——AI 模型现在可以在说出任何话之前先进行思考。 不，真的是这样。 我读了一篇新论文，它正在改变我们对 AI 推理的理解。 事实上，如果你稍微关注过 AI，可能听说过“思维链”（Chain of Thought，CoT）推理吧！！ 在这些模型中，问题会一步步被拆解，并生成中间的标记，然后
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摘要：
现在一切都变得毫无道理…… 作者：Will Lockett 不知怎么的，在非法摧毁美国政府、把特斯拉“管理”得一塌糊涂、扮演游戏少年、以及比嗑药上瘾的特朗普还要疯狂发推之间，马斯克竟然决定提出以 974 亿美元收购整个 OpenAI。几乎就在这个提议提出的同时，OpenAI 的 CEO Sam Al
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现在一切都变得毫无道理…… 作者：Will Lockett 不知怎么的，在非法摧毁美国政府、把特斯拉“管理”得一塌糊涂、扮演游戏少年、以及比嗑药上瘾的特朗普还要疯狂发推之间，马斯克竟然决定提出以 974 亿美元收购整个 OpenAI。几乎就在这个提议提出的同时，OpenAI 的 CEO Sam Al
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摘要：
沃尔特·皮茨、诺伯特·维纳和沃伦·麦卡洛克，由ChatGPT生成 在二十世纪初，科学的天空中闪烁着几颗璀璨的星星——这些星星不是立刻被人们所铭记，但他们的光辉却永远照亮了后来的科学发展。今天，我们普遍熟知图灵、深度学习、神经网络这些概念，但很少有人知道，在这场AI革命的背后，有几位被遗忘的先知，悄然
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沃尔特·皮茨、诺伯特·维纳和沃伦·麦卡洛克，由ChatGPT生成 在二十世纪初，科学的天空中闪烁着几颗璀璨的星星——这些星星不是立刻被人们所铭记，但他们的光辉却永远照亮了后来的科学发展。今天，我们普遍熟知图灵、深度学习、神经网络这些概念，但很少有人知道，在这场AI革命的背后，有几位被遗忘的先知，悄然
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摘要：
在过去的两年中，OpenAI最新的模型在基于事实的问答方面明显比GPT-4差。实际上，o3-mini在回答最简单的问题时，准确率仅为13.4%。OpenAI的内部测试记录了这一隐藏的事实。 神话般的o3幻觉率 你想看看一些荒谬的东西吗？看看Perplexity的回答： Perplexity、Chat
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在过去的两年中，OpenAI最新的模型在基于事实的问答方面明显比GPT-4差。实际上，o3-mini在回答最简单的问题时，准确率仅为13.4%。OpenAI的内部测试记录了这一隐藏的事实。 神话般的o3幻觉率 你想看看一些荒谬的东西吗？看看Perplexity的回答： Perplexity、Chat
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摘要：
哎呀，中国AI的发展可是搅动了一番风云。害怕自己正在失去对 AI 话语权的掌控，OpenAI 决定是时候全力出击了。 除了最近意外发布的 o3-mini 模型之外，Sam Altman 昨天还宣布了接下来几周/几个月的路线图，而这些变化相当显著；他们真的在改变 ChatGPT 的运作方式，并最终明确
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哎呀，中国AI的发展可是搅动了一番风云。害怕自己正在失去对 AI 话语权的掌控，OpenAI 决定是时候全力出击了。 除了最近意外发布的 o3-mini 模型之外，Sam Altman 昨天还宣布了接下来几周/几个月的路线图，而这些变化相当显著；他们真的在改变 ChatGPT 的运作方式，并最终明确
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摘要：
很多人对人工智能还处于否认状态。 如果看看我最近写的一篇关于即将到来的人工智能末日的文章的回应，很多回应都是轻蔑的。一些例子： 实际上，大多数回应都是经过深思熟虑的，而不是轻蔑的，所以人们开始意识到正在发生的事情，或者至少在思考这个问题。仍然有一些顽固派，要么是不理解人类级别的人工智能与以往的“生产
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很多人对人工智能还处于否认状态。 如果看看我最近写的一篇关于即将到来的人工智能末日的文章的回应，很多回应都是轻蔑的。一些例子： 实际上，大多数回应都是经过深思熟虑的，而不是轻蔑的，所以人们开始意识到正在发生的事情，或者至少在思考这个问题。仍然有一些顽固派，要么是不理解人类级别的人工智能与以往的“生产
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摘要：
是的，今天的 AI 是用软件编写的，但如今的实现实际上是一个计算图，它计算的是虚拟神经元网络的行为。软件仅仅是该网络的一个模拟。 让我解释一下。 就像我说的，神经网络 AI 实际上是一组相互连接的虚拟“神经元”。每个神经元或多或少地模拟了人类神经元的行为。这张图数学上地展示了一个典型的 AI“神经元
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是的，今天的 AI 是用软件编写的，但如今的实现实际上是一个计算图，它计算的是虚拟神经元网络的行为。软件仅仅是该网络的一个模拟。 让我解释一下。 就像我说的，神经网络 AI 实际上是一组相互连接的虚拟“神经元”。每个神经元或多或少地模拟了人类神经元的行为。这张图数学上地展示了一个典型的 AI“神经元
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摘要：
在过去的十年里，我们已经显著转向实时、数据中心化的应用程序。无论是在电子商务推荐、欺诈检测还是物联网事件分析中，用户现在都期望通过持续的数据流获得即时且符合上下文的响应。MongoDB 灵活的文档模型和实时能力使其非常适用于这些动态工作负载，尤其是当它与 Kafka 等流处理解决方案配对时。 这种对
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在过去的十年里，我们已经显著转向实时、数据中心化的应用程序。无论是在电子商务推荐、欺诈检测还是物联网事件分析中，用户现在都期望通过持续的数据流获得即时且符合上下文的响应。MongoDB 灵活的文档模型和实时能力使其非常适用于这些动态工作负载，尤其是当它与 Kafka 等流处理解决方案配对时。 这种对
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摘要：
(作者使用 Canva AI Image Generator 生成的图片) Brad Gerstner 和 Bill Gurley 在他们的播客 BG2 Pod 中采访了微软 CEO Satya Nadella。Nadella 声称 SaaS 时代已经结束，未来将由 AI 作为主导力量的集成平台引领
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(作者使用 Canva AI Image Generator 生成的图片) Brad Gerstner 和 Bill Gurley 在他们的播客 BG2 Pod 中采访了微软 CEO Satya Nadella。Nadella 声称 SaaS 时代已经结束，未来将由 AI 作为主导力量的集成平台引领
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摘要：
Transformer-Squared：停止微调 LLMs 自适应大语言模型背后的架构、Transformer-Squared 的数学与代码，以及奇异值分解 DALL-E 生成的图片 我们已经进入了这样一个时代：AI 能够写出惊人连贯的文章，回答复杂问题，甚至生成代码。这确实令人叹为观止。但如果你曾
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Transformer-Squared：停止微调 LLMs 自适应大语言模型背后的架构、Transformer-Squared 的数学与代码，以及奇异值分解 DALL-E 生成的图片 我们已经进入了这样一个时代：AI 能够写出惊人连贯的文章，回答复杂问题，甚至生成代码。这确实令人叹为观止。但如果你曾
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摘要：
Photo by Dan Counsell on Unsplash 如果说软件开发中有什么不变的东西，那就是变化。 在 .NET 生态系统中摸爬滚打的这二十年里，我见证了各种框架的起起落落，目睹了容器化的崛起，也曾为微服务架构摇旗呐喊——而在几年前，微服务对许多人来说还只是晦涩难懂的概念。 然而，如
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Photo by Dan Counsell on Unsplash 如果说软件开发中有什么不变的东西，那就是变化。 在 .NET 生态系统中摸爬滚打的这二十年里，我见证了各种框架的起起落落，目睹了容器化的崛起，也曾为微服务架构摇旗呐喊——而在几年前，微服务对许多人来说还只是晦涩难懂的概念。 然而，如
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摘要：
无论是在桌面、移动应用，还是未来可能出现的全新形态中，空间直觉始终是人类在数字世界中导航的根本。 丹尼尔·罗德里格斯 图片来源：维基百科 想象一下，踏入1427年佛罗伦萨圣母玛利亚诺维拉教堂昏暗的光线之中。你即将见证一场永远改变人类视觉认知的革命——马萨乔（Masaccio）的《圣三位一体》（The
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无论是在桌面、移动应用，还是未来可能出现的全新形态中，空间直觉始终是人类在数字世界中导航的根本。 丹尼尔·罗德里格斯 图片来源：维基百科 想象一下，踏入1427年佛罗伦萨圣母玛利亚诺维拉教堂昏暗的光线之中。你即将见证一场永远改变人类视觉认知的革命——马萨乔（Masaccio）的《圣三位一体》（The
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摘要：
前言：许多作者都在关注一个问题：AI是否应该像人一样思考，以及AI所做的一切是否都必须是正确的。但实际上，这是一个伪命题，因为人本身也会犯错。当前，我们应该将AI视为一种工具，思考如何利用它提高生产效率，让工作变得更加轻松和富有创造性，而不是期望AI像人类一样思考问题，甚至超越人类。如果AI真的超越
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前言：许多作者都在关注一个问题：AI是否应该像人一样思考，以及AI所做的一切是否都必须是正确的。但实际上，这是一个伪命题，因为人本身也会犯错。当前，我们应该将AI视为一种工具，思考如何利用它提高生产效率，让工作变得更加轻松和富有创造性，而不是期望AI像人类一样思考问题，甚至超越人类。如果AI真的超越
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摘要：
图像由作者使用Stable Diffusion图像生成器创建 我们现在正处于科技界另一个创意破坏周期的中间。如果你自2020年以来没有生活在石头下，你可能已经注意到——或者更糟，亲身经历——席卷整个行业的大规模裁员潮，像瘟疫一样蔓延。在我写这篇文章时，IT失业率达到了自互联网泡沫崩溃以来的最高水平。
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图像由作者使用Stable Diffusion图像生成器创建 我们现在正处于科技界另一个创意破坏周期的中间。如果你自2020年以来没有生活在石头下，你可能已经注意到——或者更糟，亲身经历——席卷整个行业的大规模裁员潮，像瘟疫一样蔓延。在我写这篇文章时，IT失业率达到了自互联网泡沫崩溃以来的最高水平。
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摘要：
前言：随着AI技术的发展，AI行业从AI代理转向了‘AI辅助人类工作模式’。虽然AI代理在演示中很有潜力，但在实际使用时，它的准确性和可靠性远低于人类，限制了它的应用。相反，‘AI辅助人类工作模式’通过将复杂任务拆分成小步骤，帮助人类更高效地完成工作，推动了数据整理和推理能力的提升。这一转变反映了企
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前言：随着AI技术的发展，AI行业从AI代理转向了‘AI辅助人类工作模式’。虽然AI代理在演示中很有潜力，但在实际使用时，它的准确性和可靠性远低于人类，限制了它的应用。相反，‘AI辅助人类工作模式’通过将复杂任务拆分成小步骤，帮助人类更高效地完成工作，推动了数据整理和推理能力的提升。这一转变反映了企
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摘要：
图片来源：Phil Hearing（Unsplash） 在我之前写的一篇文章中，我们学习了如何使用PyTorch的nn.Embedding层将单词转换为稠密向量。但由于该嵌入层是未经训练的，这些向量并没有任何语义含义。默认情况下，PyTorch会使用随机权重初始化嵌入层，这使得生成的向量基本上是毫无
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图片来源：Phil Hearing（Unsplash） 在我之前写的一篇文章中，我们学习了如何使用PyTorch的nn.Embedding层将单词转换为稠密向量。但由于该嵌入层是未经训练的，这些向量并没有任何语义含义。默认情况下，PyTorch会使用随机权重初始化嵌入层，这使得生成的向量基本上是毫无
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摘要：
你要是想构建一个大型语言模型，首先得掌握词向量的概念。幸运的是，这个概念很简单，也是本系列文章的一个完美起点。 那么，假设你有一堆单词，它可以只是一个简单的字符串数组。 animals = ["cat", "dog", "rat", "pig"] 你没法直接用单词进行数学运算，所以必须先把它们转换成
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你要是想构建一个大型语言模型，首先得掌握词向量的概念。幸运的是，这个概念很简单，也是本系列文章的一个完美起点。 那么，假设你有一堆单词，它可以只是一个简单的字符串数组。 animals = ["cat", "dog", "rat", "pig"] 你没法直接用单词进行数学运算，所以必须先把它们转换成
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摘要：
Foto di Barbara Zandoval su Unsplash 前言：当前时代人们似乎仍然坚信AI没有人类这样的创造力的！那人类的创造力又是什么呢？不也是从开始拥有认识能力，然后逐渐进化到现在空前的创造力的吗？如果AI也自我进化，创造力又能意味着什么？ 我是个万事通。作为一名自由职业的在线
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Foto di Barbara Zandoval su Unsplash 前言：当前时代人们似乎仍然坚信AI没有人类这样的创造力的！那人类的创造力又是什么呢？不也是从开始拥有认识能力，然后逐渐进化到现在空前的创造力的吗？如果AI也自我进化，创造力又能意味着什么？ 我是个万事通。作为一名自由职业的在线
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摘要：
跟着蚂蚁走，它们知道路：用 ACO-ToT 增强 LLM 推理能力 利用群体智能和思维树优化解锁高级 AI 推理能力 Salvatore Raieli 作者使用 AI 生成的图片 “我发现，如果你仔细观察这个美丽的世界，总能在下面找到红蚂蚁。”——大卫·林奇 大语言模型（LLMs）展现出了极大的能力
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跟着蚂蚁走，它们知道路：用 ACO-ToT 增强 LLM 推理能力 利用群体智能和思维树优化解锁高级 AI 推理能力 Salvatore Raieli 作者使用 AI 生成的图片 “我发现，如果你仔细观察这个美丽的世界，总能在下面找到红蚂蚁。”——大卫·林奇 大语言模型（LLMs）展现出了极大的能力
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摘要：
定义人工智能未来的8项设计突破 关键界面决策如何塑造人机交互的新时代 帕特里克·摩根 使用 Midjourney 生成 界面设计师正在探索未知的领域。 十多年来，我们第一次面对真正意义上的空白领域，在用户体验设计上没有可供参考的手册，也没有成熟的模式可以依赖。即便是最前沿的人工智能实验室，也都是在不
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定义人工智能未来的8项设计突破 关键界面决策如何塑造人机交互的新时代 帕特里克·摩根 使用 Midjourney 生成 界面设计师正在探索未知的领域。 十多年来，我们第一次面对真正意义上的空白领域，在用户体验设计上没有可供参考的手册，也没有成熟的模式可以依赖。即便是最前沿的人工智能实验室，也都是在不
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这张图由作者使用Ideogram制作。 很难相信，但一些1999年的老旧丑陋网站依然存在。令人惊讶的是，它们的表现非常好。 这些网站有闪烁的文字、鲜艳的颜色和笨重的设计，让今天的网页设计师都感到不舒服。 但你猜怎么着？这些“丑陋”的网站正在为它们的拥有者赚取大量的钱。 现代网站花大钱做花哨的设计
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这张图由作者使用Ideogram制作。 很难相信，但一些1999年的老旧丑陋网站依然存在。令人惊讶的是，它们的表现非常好。 这些网站有闪烁的文字、鲜艳的颜色和笨重的设计，让今天的网页设计师都感到不舒服。 但你猜怎么着？这些“丑陋”的网站正在为它们的拥有者赚取大量的钱。 现代网站花大钱做花哨的设计
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特朗普的5000亿美元星际门户AI项目注定会失败？还是说，它不会失败？ 威尔·洛基特 除非你生活在石头下，否则你很可能听说过星际门户项目。星际门户是一个5000亿美元的AI基础设施合资企业，由特朗普宣布，尽管这个项目早在他上任之前就已经在筹划。事实上，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼公开表示，如果没
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特朗普的5000亿美元星际门户AI项目注定会失败？还是说，它不会失败？ 威尔·洛基特 除非你生活在石头下，否则你很可能听说过星际门户项目。星际门户是一个5000亿美元的AI基础设施合资企业，由特朗普宣布，尽管这个项目早在他上任之前就已经在筹划。事实上，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼公开表示，如果没
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摘要：
AI 生成的图像 | Flux Labs AI 制作 想象一下，你走进一场面试，还没开口，AI 面试官就已经根据你的脸对你做出评估。这是不是 “以貌取人 2.0”？这算是歧视吗？还是 AI 正在推动一种新的 “面相主义”（face-ism）？ 最近，来自多所大学的研究人员进行了一项研究，他们声称 A
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AI 生成的图像 | Flux Labs AI 制作 想象一下，你走进一场面试，还没开口，AI 面试官就已经根据你的脸对你做出评估。这是不是 “以貌取人 2.0”？这算是歧视吗？还是 AI 正在推动一种新的 “面相主义”（face-ism）？ 最近，来自多所大学的研究人员进行了一项研究，他们声称 A
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摘要：
AI 工程的必读书籍 —— 以及《Brave New Words》(图片为作者原创作品) 几年前，我推荐了 《数据科学必读好书》 和 《数据科学必读好书 2》 中的 21 本书。自那以后，很多事情发生了变化。虽然数据科学家和机器学习工程师仍然是大型公司的必要岗位，但 “AI 工程师” 这一特定角色在
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AI 工程的必读书籍 —— 以及《Brave New Words》(图片为作者原创作品) 几年前，我推荐了 《数据科学必读好书》 和 《数据科学必读好书 2》 中的 21 本书。自那以后，很多事情发生了变化。虽然数据科学家和机器学习工程师仍然是大型公司的必要岗位，但 “AI 工程师” 这一特定角色在
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摘要：
图片来源：Unsplash 上的 Agence Olloweb 引言 机器学习模型的选择一直是一个挑战。无论是预测股票价格、诊断疾病，还是优化营销活动，问题始终是：哪个模型最适合我的数据？ 传统上，我们依赖交叉验证来测试多个模型——XGBoost、LGBM、随机森林等——然后根据验证性能选择最佳模型
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图片来源：Unsplash 上的 Agence Olloweb 引言 机器学习模型的选择一直是一个挑战。无论是预测股票价格、诊断疾病，还是优化营销活动，问题始终是：哪个模型最适合我的数据？ 传统上，我们依赖交叉验证来测试多个模型——XGBoost、LGBM、随机森林等——然后根据验证性能选择最佳模型
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摘要：
基于规则的风险分类 风险分类是网络安全系统的核心能力之一，它将访问请求和命令映射到其风险级别/类别：高（High）、中（Medium）、低（Low）。目前，即便是在大规模环境中，风险分类器仍主要采用基于规则的系统实现。基于规则的分类器易于以符合人类直觉的方式定义——这也使得它们具备较好的可解释性。
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基于规则的风险分类 风险分类是网络安全系统的核心能力之一，它将访问请求和命令映射到其风险级别/类别：高（High）、中（Medium）、低（Low）。目前，即便是在大规模环境中，风险分类器仍主要采用基于规则的系统实现。基于规则的分类器易于以符合人类直觉的方式定义——这也使得它们具备较好的可解释性。
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摘要：
我们信仰AI？ / 由作者在DALL·E上创作的视觉作品 信任的进化： 信任是我们最宝贵的资产。而现在，它正像黑色星期五促销的廉价平板电视一样，被一点点拆解。在过去，世界很简单：人们相信晚间新闻、那些满是灰尘书籍的教授，或者手持病历、眉头紧锁的医生。而如今？一个TikTok上的AI虚拟形象，用一本正
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我们信仰AI？ / 由作者在DALL·E上创作的视觉作品 信任的进化： 信任是我们最宝贵的资产。而现在，它正像黑色星期五促销的廉价平板电视一样，被一点点拆解。在过去，世界很简单：人们相信晚间新闻、那些满是灰尘书籍的教授，或者手持病历、眉头紧锁的医生。而如今？一个TikTok上的AI虚拟形象，用一本正
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摘要：
图片：作者制作 我们已经到了这样的地步——曾经能让我们随时随地获取全世界信息的互联网，现在已经完全没法用了。 罪魁祸首是广告，情况糟糕到一种极端的程度，以至于它被称为“广告末日”（adpocalypse）。 现在我打开的几乎每个网站都塞满了广告，整个页面都快撑爆了。在电脑端已经够烦的了，在手机上更是
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图片：作者制作 我们已经到了这样的地步——曾经能让我们随时随地获取全世界信息的互联网，现在已经完全没法用了。 罪魁祸首是广告，情况糟糕到一种极端的程度，以至于它被称为“广告末日”（adpocalypse）。 现在我打开的几乎每个网站都塞满了广告，整个页面都快撑爆了。在电脑端已经够烦的了，在手机上更是
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浙公网安备 33010602011771号