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支付巨头被打脸！曾放话AI能顶700名人类客服，年省4千万刀；一年后又把员工招回来了！
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社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）第一批因为AI裁员的公司，又把员工请回来了！曾信誓旦旦宣布“一个AI顶700个客服”的Klarna，如今不得不亲自“打脸”。图片这家全球领先的“先买后付”平台（类似于国内的“蚂蚁花呗”），在2024年接入OpenAI技术后，便风风火火地AllinAI：暂停招聘、削减成本，甚至计划用AI逐步取代多达数千名的外包客服。一年多过去了，这场“AI替代人类劳动力”的实验被叫停了！Klarna再也无法...AICEO语义David Baker 团队最新研究，利用蛋白质序列生成模型实现重叠基因设计，成功率极高
原创1977年，英国生物化学家弗雷德里克·桑格（FrederickSanger）在解析ΦX174噬菌体基因组时，首次发现了一个颠覆认知的现象：这个仅5.4kb的DNA分子编码的蛋白质总长度，远超其物理容量限制。测序结果揭示，两对基因通过不同阅读框架共享同一DNA区域——这种被称为重叠基因（OLG）的现象，在病毒世界中极为普遍。例如，乙型肝炎病毒3.2kb基因组中，50%区域被多对重叠基因覆盖，超过半数已知病毒至少含有一个OLG。这种突破直觉的基...AI for Science人工智能重叠基因蛋白质结构机器学习OpenAI新领导上任第一把火：DeepResearch一个小改动被网友狂赞！终于可导出PDF网友：啥时候能导出ChatGPT？
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）就在刚刚！OpenAI为其Agent代表作DeepResearch功能推出了一项全新的PDF导出功能，允许用户下载格式完整的研究报告，包括表格、图片和可点击的引用链接。这一看似不起眼的小动作意外引来了大批量用户的欢呼！迅速赢得了40万人的围观、5200+赞。图片OpenAI在X平台上宣布了这一功能：现在，用户可以将DeepResearch报告导出为格式良好的PDF文件——包含表格、图片、带链接的引用和来源...OpenAIDeepResearchChatGPTo3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro：终极推理之战
原创 社区头条本文对o3、o4mini和Gemini2.5Pro这三种人工智能模型进行了一系列测试，涵盖物理谜题、数学问题、编码任务及现实世界智商测试等，旨在评估它们在压力下的高级推理能力。随着技术的发展和进步，人工智能模型越来越智能，但究竟哪一种人工智能模型能在压力下展现出真正的推理能力？本文对o3、o4mini和Gemini2.5Pro这三种人工智能模型进行了一系列测试：物理谜题、数学问题、编码任务和现实世界的智商测试。而应对这些挑战并没有任...o4 miniGemini 2.5 Pro人工智能模型多模态推理模型综述；多模态多智能体协同基准；跨模态，跨领域推理能力泛化
Perception,Reason,Think,andPlan:ASurveyonLargeMultimodalReasoningModels20250508｜HIT,Shenzhen🔺79http:arxiv.orgabs2505.04921v1https:huggingface.copapers2505.04921https:github.comHITszTMGAwesomeLargeMultimodalReasoningModels研究背景与意义智能推理的核心地位：推理作为智能行为的核心，赋予人工智能系统在多变、不确定及多模态环境中做出决策、归纳总结及跨领域泛化的能力。随...多模态多智能推理能力突破性创新：ZeroSearch如何彻底改变大语言模型的搜索能力训练
大语言模型(LLM)在各种应用场景中展现出了令人瞩目的能力，但其固有的知识静态性和更新滞后性一直是制约其实际应用的关键因素。为解决这一问题，阿里巴巴统一实验室(TongyiLab)的研究团队提出了一种创新的解决方案——ZeroSearch，这是一个无需与真实搜索引擎交互即可增强LLM搜索能力的强化学习框架。本文将深入分析这项突破性技术的原理、实现方法及其重要意义。1.研究背景与挑战大语言模型虽然在数学推理、问答和代码生成等多...ZeroSearch语言模型搜索能力破解 RL 训练崩溃难题，快手联合中科院、清华、南大提出多模态奖励模型 R1-Reward！
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的reward，评估阶段可以选择更好的sample结果，甚至单独作为evaluator。尽管近期强化学习（RL）在传统视觉任务和多模态推理任务中取得了显著进展，但其在奖励建模中的应用仍然受到挑战，尤其是如何通过强化学习对奖励模型引入长期推理能力。快手、中科院、清华、南大的研究团队发现，直接把现有的RL算法（比如Reinfor...大模型看完这10张动图，你会彻底理解 MCP 的架构原理！
原创10张动图深度剖析MCP架构原理最近，模型上下文协议（MCP）特别火，你可能已经听说过了。今天，我们来搞懂它到底是个啥。简单来说，MCP就像是给你的AI应用准备的一个USBC接口。就像USBC提供了一个标准化的方式来连接各种配件一样，MCP标准化了你的AI应用如何连接到不同的数据源和工具。让我们稍微深入一点，从技术角度来剖析。MCP的核心是客户端服务器架构，一个主机应用可以连接到多个服务器。它有三个关键部分：主机（Host）、...MCPAI 应用我们需要学会对大模型祛魅，大模型没有大家想象中的那么复杂
原创“大模型虽然看起来很复杂，但我们只要具备工具思想，那么就可以轻松地玩转大模型。”在对大模型的了解和应用过程中发现一个问题，就是很多人对大模型抱着神秘和高大上的想法；认为搞大模型的都是技术大拿或者高学历的精英人才，甚至有些人会认为大模型无所不能。但事实上，大模型没有大家想象中的那么神秘和复杂；大模型也有自己的能力边界，它也无法做到超出它能力范围的事；而且现在大模型也存在各种各样的问题，否则大模型...大模型大模型祛魅RAGAgentAI Infra—如何从 LLM training 转 Inference
原创LLMtraining转inference需要加强的知识总结。这篇附带一些职业规划的讨论，其实Training和Inference在不同公司不同岗位业务中的定位不同，但总得来说还是存在下面的区别：LLMTraining：包括但不限于优化模型架构（MoE），调节超参数优化loss，训练微调（SFT，pretrain，RL，蒸馏）等等，这个是把模型训得更聪明的过程。LLMInference：包括PD分离（KVcache优化,Pageattention，Radixattention），并行（各种parallelism，shardin...AI InfraLLM trainingInference智驾中的VLA方案总结
原创智驾中的VLA方案总结。相对于VLM，最近智驾中开始流行VLA，VLM关注的重点在于环境建模，VLA除了考虑环境建模，还需要关注规划和控制问题。总得来说，这些VLA方案中都包含两个核心组件：PretrainedVLM，侧重思考和慢推理ActionModel，侧重动作预测那么本篇整合具身智能中主要的四种VLA方案，并联合智驾领域进行总结。下面是一个快捷目录。1.PretrainedVLMLLM+actionprediction2.Visionstateencoderdecodertransformer(fromscratc...VLMVLA智驾如何评测DeepSeek大模型一体机及实现业务价值？
原创私有化部署的DeepSeek大模型一体机如何实现业务价值？当极限吞吐量从3000到8000Tokens拉开性能差距，合同审核准确率提升80%、人岗匹配精准度提高30%时，百万tokens处理成本已从16元降至5元。选型需看性能指标、场景实测、扩展潜力，更要算清半年内能否通过效率提升收回百万投入——这才是衡量技术投资成败的终极标尺。近期，众多用户纷纷选择私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，并已成功上线运行。然而，我们也清楚，这类配备...DeepSeek大模型大模型一体机用 Windsurf 从0实现高性能JSON解析器
为了探索和改进AI工具在编程方面的体验，同时也想验证一些AI的边界，于是又想到了尝试从0实现高性能JSON解析器，说干就干。开始以为比较简单，不会超过半天就能实现，但是经过各种提示词优化，最终花了两天时间...1.选用工具现在有各种AICopilot，比较常用的Cursor，Windsurf，Trae等，不过我现在用的比较顺手的是：Windsurf。除了编程工具，然后就是模型，目前代码领域比较强的：Claude3.7Sonnet和Claude3.7SonnetThinkingGPT4...JSON解析器优化企业AI Agent战略级规模化落地方法论，Agentic AI Stack for Enterprises
当前关于AIAgent的技术栈有很多，但真正能够用于企业的并不多。每一种技术框架和工具说起来都是非常优秀，但真要应用到企业中时却总是捉肘见襟。想要把最新技术应用到现实业务场景与技术环境，中间还需要跨越很大的门槛。每个企业的数字化程度不同，技术环境不同，对于技术的引入与融合也会有很大的不同。对于更多持续引入应用各种先进技术的企业来说，引入新技术并不难，难的是如何把新技术与原有业务进行妥帖的融合。对于当前...AIAgent技术复旦：基于强化微调的统一多模态思维链奖励模型
本文介绍了一种新的统一多模态链式思维奖励模型，该模型通过强化微调方法实现了对复杂推理过程的学习和激励。传统的奖励模型通常只能提供直接响应或浅层推理，而新提出的模型能够进行多层次、逐步的长链推理，从而提高了奖励信号的准确性和可靠性。该模型采用了探索驱动的强化微调方法，首先利用小规模图像生成偏好数据来学习GPT4o的推理过程，并将其用于模型的冷启动；然后利用模型的先验知识和泛化能力，准备大规模的统一多模...多模态思维链奖励模型OpenAI for Countries——技术扩张的华丽外衣下意识形态偏见的幽灵
引言OpenAI光环之下的隐忧OpenAI，这家凭借ChatGPT、GPT系列模型API等颠覆性技术迅速占领全球科技高地的企业，无疑是人工智能（AI）研究与部署领域的执牛耳者。其“确保人工智能惠及全人类”的宏大宣言，以及其技术在各行各业所描绘的革命性蓝图，不仅吸引了天文数字般的投资，也催生了难以估量的高昂运营成本。OpenAI的技术浪潮以前所未有的速度推动了AI应用的普及化，然而，在这股浪潮之下，关于其社会影响的深度拷问、伦理责...OpenAICountries形态使用LSTM进行股票市场预测，MAPE仅2.72%
一、规则引擎为何成为复杂业务的刚需？在电商订单处理、金融风控、物流调度等场景中，业务规则常呈现动态性、复杂性、高频变更的特征。传统硬编码开发模式面临两大痛点：代码臃肿：分支逻辑嵌套导致代码可读性差，维护成本指数级增长；变更低效：修改规则需重新发布系统，无法实现热更新，影响业务连续性。LiteFlow作为轻量级规则引擎，通过组件化拆分+可视化编排，支持动态调整流程顺序、并行异步执行、热部署等特性，成为解决...LSTM预测代码MedChain：通过交互式顺序基准测试桥接大模型Agent与临床实践之间的差距
摘要临床决策制定（CDM）是一个复杂、动态的过程，对医疗保健交付至关重要，然而对于人工智能系统而言仍是一个重大挑战。尽管基于大型语言模型（LLM）的代理已经在使用许可考试和知识问答任务的一般医学知识上进行了测试，但由于缺乏反映实际医疗实践的综合测试数据集，它们在现实世界场景中的CDM表现有限。为了弥补这一差距，我们提出了MedChain，一个包含12,163个临床案例的数据集，涵盖临床工作流程的五个关键阶段。MedChain...大模型Agent交互式LLM - Reasoner：让 LLM 像 DeepSeek R1 一样思考更深入
社区头条今天给大家分享一个超厉害的库——LLMReasoner，它就像给大模型开了“智慧外挂”，能让任何大语言模型（LLM）都像OpenAIo1和DeepSeekR1一样深入思考！不管你是AI技术控，还是想提升大模型使用体验的小伙伴，都别错过～1.LLMReasoner是啥“宝藏”？LLMReasoner本质是个库，致力于打破大模型给出“黑箱答案”的局面。以往，大模型输出结果时，咱根本不知道它是怎么思考的，就像拆盲盒，充满未知。但有了LLMReasoner，这一切都变啦...LLMDeepSeek R1大模型好消息！中美暂停互征关税，AI产业是否将迎来喘息期？
社区头条最新消息：今天下午，中美在瑞士日内瓦举行贸易谈判后发表联合声明，根据声明，双方承诺将于2025年5月14日前采取以下举措：一、美国将修改2025年4月2日第14257号行政令中规定的对中国商品（包括香港特别行政区和澳门特别行政区商品）加征的从价关税，其中，24%的关税在初始的90天内暂停实施，同时保留按该行政令的规定对这些商品加征剩余10%的关税。二、美国也将取消根据2025年4月8日第14259号行政令和2025年4月9日第14266号行...中美暂停互征关税美国对华芯片禁令全球AI竞争算家云租算力，到算家云
