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山姆·奥特曼一直在大肆宣称GPT5具备博士级智能，如今初步迹象已经显现。一位推特用户称，GPT5展示了一些前所未见的新数学内容，互联网上找不到相关信息，且它能用新的数学算法和方法给出正确证明。实际情况是怎样的“塞巴斯蒂安·布贝克是微软的正统数学家，他给GPT5Pro出了一道凸优化领域的题目。这不是教科书上的题，也不在arXiv学术预印本平台上，不是自动补全的内容，而是一道开放性难题。具体来说：任务是改进优化领域中...

探究大型语言模型的“心智”——一项关于叙事中时间理解的认知评估在人工智能的前沿探索中，大型语言模型（LLMs）以其惊人的语言生成与交互能力，不断刷新着公众与学界的认知。然而，一个根本性的问题始终萦绕在研究者心头：这些模型展现出的流畅对话与复杂文本处理能力，究竟是源于一种类似人类的、基于概念和逻辑的“真正理解”，还是一种基于海量数据训练而成的、极其复杂的统计模式匹配？这一问题不仅关乎技术的未来走向，...

深度解析QVAC：Tether的AI乌托邦——一场技术远见与信誉原罪的世纪豪赌在全球金融科技的版图上，Tether公司以其发行的稳定币USDT，扮演着一个举足轻重但又备受争议的角色。如今，这家加密世界的巨头将触角伸向了人工智能这一决定未来的领域，推出了其宏伟的战略项目——QVAC（QuantumVerseAutomaticComputer）。这并非一次简单的跨界尝试，而是一场精心策划的、旨在从根本上颠覆由大型科技公司主导的中心化AI格局的战略博弈。Te...

大型语言模型企业级隐私保护新范式：对AdaptiveBacktracking(ABack)技术的深度解读与评估随着大型语言模型（LLMs）的开源化和能力的飞速发展，企业正以前所未有的速度将其集成到核心业务流程中。其中，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）范式，通过将LLM与企业内部的私有知识库相结合，极大地提升了模型在专业领域的表现力。然而，这种深度融合也带来了一个尖锐且亟待解决的问题：企业数据的隐私安全。当模型为...

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→摘要对于任何支持的runtime，TVM都应该输出正确的数字结果。因此，在编写验证数字输出的单元测试时，这些单元测试应该在所有支持的runtime上都能正常运行。由于这是一个非常常见的用例，TVM的辅助函数可以对所有单元测试进行参数化，从而便于单元测试在所有启用并具有兼容设备的target上运行。测试套件的单个Python函数...

在AI公司疯狂吹嘘“AI能写80%代码”时，AWSCEOMattGarman泼了一盆冷水。他的态度相当直接：“AI代码占比？这是最愚蠢的指标。”“衡量代码量从来不是好方法，很多时候，代码越少越好。所以我完全不理解，为什么有人喜欢用这个指标来炫耀。”这番言论迅速在HackerNews引发讨论：Garman在播客中还反驳了另一种流行观点——AI将取代初级工程师。Garman提到，AWS推出AI辅助编码工具Kiro后，有企业高管兴奋地告诉他：“AI工具可以取...

马斯克旗下人工智能公司xAI今日宣布开源Grok2.5模型，并计划在未来六个月内开源更强大的Grok3模型。 昨晚，马斯克在X平台连续发布多条消息，宣布其人工智能公司xAI已正式开源Grok2.5模型。这款模型是xAI在2024年的主力模型，如今完全向公众开放。 与此同时，马斯克还预告了下一代模型Grok3的开源计划，预计将在约六个月后发布。  根据官方发布的信息，Grok2.5模型目前已经可以在HuggingFace平台下载。整个...

本文介绍了在HuggingFace平台低调发布的DeepSeekV3.1，该模型具有6850亿个参数，规模更庞大，更灵活，支持多种功能。本文将探讨DeepSeekV3.1的关键特性和能力，并提供操作指南。​DeepSeekV3.1的发布并没有举办大张旗鼓的新闻发布会，也没有铺天盖地的宣传活动。它在HuggingFace平台上悄然发布，在短短数小时内就吸引了众人的目光。该模型拥有6850亿个参数，上下文窗口可扩展至128k个令牌，这不仅仅是增量更新，而是开源人工智...

这几天AI圈的热点几乎被DeepSeekV3.1包揽了。相比性能本身的提升——比如在编程基准上超越Claude4Opus，更让众多网友在意的是技术细节中藏着的彩蛋：它采用了一种叫UE8M0FP8的浮点格式，而官方明确说，这是为“下一代国产芯片”设计的机制。  FP8并不是新概念，NVIDIA、Meta早就布局，但DeepSeek这次用的UE8M0变体非常特别——8bit全分给指数，无符号、无尾数，只支持非负数，数值范围极大但精度极低。看起来有点极端...

编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）太狗血了！劝各位，如果正在找AI方面的工作，可得擦亮眼睛了！今天，小编碰到了一个荒诞得有点狗血的真实故事。一位技术非常厉害的独立开发者老哥最近自曝了一段在某家AI初创公司干项目的经历。这家公司据说刚刚融到了50万美金的Preseed，结果进到公司之后才发现，自己被忽悠了。整个公司竟然连技术合伙人都没有。这位开发者大吃一惊，问道：公司的技术栈用的是什么？创始人沉默了...

编者按：当你需要为RAG系统选择文档解析工具时，面对GitHub上数百个开源项目和各种商业解决方案，你是否感到无从下手？本文基于作者在实际项目中的工具使用经验，系统梳理了处理不同类型文档的工具选择。从知识图谱处理的GRAG、KGRAG、GNNRAG等工具，到表格解析的TableRAG、TA。从HTML处理的BeautifulSoup、HtmlRAG，到PDF解析的MinerU、GPTPDF、Marker，再到多模态处理的CLIP、Wav2Vec2.0等。期待本文能够帮助你快速找到最适合...

论文链接：​​https:arxiv.orgpdf2508.13009​​项目链接：https:matrixgamev2.github.io​亮点直击MatrixGame2.0——一个专为实现实时性能与稳健泛化能力而设计的新型框架。其技术核心是一个集成动作控制模块的视频扩散Transformer，并通过SelfForcing技术蒸馏为一个因果性、少步长的自回归模型。该架构结合高效的KV缓存机制，支持训练与推理，在单张H100GPU上实现25帧秒的生成速度，同时在超出训练分布的复杂野外场景中保持...

最近在重构我们的AI对话系统，从简单的请求响应模式升级到实时流式处理。过程中发现LangGraph的streammode远比文档上写的复杂，今天把对应的实践经验分享出来。streammode到底是什么简单说，streammode就是控制你在流式处理时能拿到什么数据。简单理解就是你的Graph在执行时，每完成一个节点都会产生输出。streammode决定你能看到什么：是看到完整的状态快照？还是只看变化的部分？或者只关心LLM的输出？4种模式values这是默认...

大模型训练框架大模型训练框架通常涵盖以下关键内容：自动微分与计算图优化支持梯度自动计算和高效的反向传播，优化计算图结构以提高训练效率。分布式训练策略提供数据并行、模型并行、流水线并行及混合并行等多种方式，允许在多GPU或多机环境下协同训练大模型。内存与计算优化通过混合精度训练、梯度累积、零冗余优化等技术，降低内存消耗并加速训练过程。高效数据加载与预处理包含高性能的数据管道，支持大规模数据集的实时预...

一、什么是msswift？为什么选它？二、核心能力：这些技术让微调效率翻倍2.1轻量训练技术全家桶2.2人类偏好对齐训练方法2.3推理与量化加速三、5分钟上手3.1安装3.2环境要求3.310分钟微调实战：以Qwen2.57B为例3.3.1命令行方式3.3.2训练后推理3.3.3模型推送到ModelScope33.3.4零代码微调：WebUI界面3.3.5使用python训练和推理四、从训练到部署完整流程4.1支持的训练方法4.2预训练4.2微调4.3RLHF4.4推理4.5界面推理4.6部署4.7采样4...

一、微调基础概念1.1.什么是大模型微调？1.2全量微调与高效微调的区别1.3模型微调的优劣势分析二、高效微调核心技术：LoRA与QLoRA简介2.1LoRA：低秩适配的高效微调方法2.2QLoRA：量化与低秩结合的优化方案2.3LoRA与QLoRA对比三、高效微调的四大应用场景3.1对话风格微调3.2知识灌注3.3推理能力提升3.4Agent能力提升四、主流微调工具介绍4.1unsloth4.2LLamaFactory4.3msSWIFT4.4ColossalAI4.5其他微调框架五、模型性能评估框架：E...

摘要在AI时代，“提示工程”正在让位于更强大的“上下文工程”。上下文工程不仅是写一个提示词，而是为模型设计、收集、组织所有必要的信息与工具，使其能在恰当的时间以最优的方式完成任务。这一理念正成为打造高效AI智能体的关键。1.从提示工程到上下文工程在过去，AI应用的核心技能是编写精确的提示词（PromptEngineering）。然而，随着大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agents）的普及，我们发现，影响智能体成败的最大因...

近年来，在市场需求与政策双重驱动下，数字人产业正经历高速增长。据艾媒咨询数据显示，中国虚拟人核心市场规模预计在2025年将达到480亿元。AI技术的赋能，不仅提升了数字人的交互智能，更关键的是，它正在推动生产门槛的降低，使“自助式”和规模化制作成为可能。然而，随着技术普及，一个核心问题也日益凸出：如何确保产出的数字人形象足够逼真、自然？在AI数字人领域，一个普遍的共识是：算法模型决定了效果的上限，而训练数...

在北京等一线城市500亿产业政策的推动下，它已不再是营销部门的专属玩物，而是深入客服、金融、政务等核心业务线的生产力工具。对于开发者和技术决策者而言，问题不再是要不要用，而是如何正确地集成。当一个数字人服务摆在面前时，我们通常会遇到第一个，也是最关键的一个岔路口：是选择轻量快捷的API调用，还是选择安全可控的私有化部署？API调用vs.私有化部署这两种模式没有绝对的优劣，只有场景的适配度。●API(应用程序编...

在过去，利用WordPress（一款功能强大的开源内容管理系统，广泛用于搭建网站和博客，支持用户通过直观界面进行内容创建、编辑和管理，且可通过插件和主题扩展功能与外观）搭建网站需投入大量时间成本。首先要完成平台的安装，接着从众多选项中挑选适配的主题，再添加各类插件，并且要手动撰写全部网站内容，同时还需保证各个组件之间能够协同且高效地运行。即便是经验丰富的开发者，搭建一个基础网站也至少需要耗费数小时。整个...