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当AI变身苏格拉底，大学生福音真的来了！OpenAI推出「学习模式」
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社区头条今天凌晨，OpenAI正式推出面向教育领域的ChatGPTStudy（学习模式），通过模拟苏格拉底式对话机制，旨在通过循序渐进的方式帮助学生一步解决问题，获得学习体验，而不仅仅是获得答案。  该模式包含交互式提示、支架式回应、个性化教育、知识点检查四大核心方法，通过拆解式解题思路呈现，将AI从信息检索工具升级为深度学习伙伴。 OpenAI团队表示，ChatGPT正迅速成为全球最广泛使用的学习工具。很多学生借助它来解...人工智能chatgptChatGPT学习模式AI教育算家云逆天!旧Mac上能run千亿参数SOTA!效果惊人:一次生成游戏，0修改！网友：别被大模型叙事带偏了(附指南）
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）起猛了，连老电脑都能跑智谱家新一代的SOTA模型了！一篇来自技术人SimonWillison（Python知名Web框架Django的共同创始人）的实测文章，在HackerNews上引发热议：“我2.5年高龄的旧笔记本，现在不仅能在本地跑千亿参数模型，甚至还能用它写出一款完整的JavaScript太空入侵者游戏。”图片这个模型，正是昨天新鲜出炉的GLM4.5系列。虽然不像QwenCoder那样专门为编程打造，但根据官方...SOTA大模型参数从动物毒液中挖掘386种全新抗菌肽，宾夕法尼亚大学开发深度学习模型APEX，筛选潜在抗生素候选物
原创1928年青霉素的发现，为人类对抗细菌感染开启了全新纪元。这类抗生素显著提升了人类应对感染性疾病的能力，但随着抗生素在医疗、农业等领域的广泛应用乃至过度使用，细菌的耐药性问题逐渐显现，并以惊人的速度恶化。进入21世纪，抗生素耐药性已成为全球公共卫生领域的重大挑战。世界卫生组织的数据显示，每年全球约有500万人直接或间接死于耐药性感染，而这一危机的核心推手是抗生素耐药性病原体的快速滋生与蔓延。其中，被WHO...生物医药AI for science抗菌肽抗生素深度学习TPU Deep Dive：Google TPU 架构深度分析
原创 精华编者按：在人工智能算力军备竞赛愈演愈烈的今天，为什么Google会选择与主流GPU截然不同的技术路线，开发出架构独特的TPU？这种专用芯片究竟凭借什么优势，能够支撑起Gemini、Veo等AI模型的训练与推理？文章从单芯片架构出发，深入剖析了TPU的核心设计理念：首先解释了TPU如何通过脉动阵列和流水线技术优化矩阵运算，然后阐述了XLA编译器如何通过预先编译减少缓存依赖，大幅降低能耗。在多芯片层面，作者详细介绍了TPU从托盘、机...TPU自动驾驶多活数据中心方案如何实现
原创在自动驾驶行业，多活数据中心（MultiActiveDataCenter）是确保高可用性、低延迟和数据安全的核心基础设施。以下是关键应用策略和技术实现方案：一、自动驾驶对多活数据中心的核心需求业务连续性单数据中心故障时，RTO（恢复时间目标）<1分钟，RPO（数据丢失量）0全球低延迟车辆决策数据同步延迟<50ms（如高精地图更新、交通事件预警）数据合规满足GDPR《汽车数据安全管理规定》的本地化存储要求二、多活数据中心架构设计1.分层...自动驾驶数据中心数字员工来了 AI 智能体从"回答问题的工具"进化成"解决问题的同事"
原创 精华随着人工智能技术的不断发展，AI智能体确实正在从单纯的“回答问题的工具”逐渐进化为能够“解决问题的同事”。这种转变不仅仅是技术的进步，更是人工智能在实际应用场景中角色的深刻转变。📝AI智能体（AIAgent）原始概念AIAgentLLM（大语言模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具）🧠核心解读（直观对比版）传统AI聊天机器人VSAI智能体员工想象你公司来了两个"新员工"：👤传统AI聊天机器人（小王）客户问："我的...AI智能体智能体AgentICCV 2025 | 视频生成迈入“多段一致”新时代！TokensGen用“压缩Token”玩转长视频生成
文章链接：https:arxiv.orgpdf2507.15728项目链接：https:vicky0522.github.iotokensgenwebpage亮点直击TokensGen，通过压缩视频Token桥接短片段生成与长程一致性。To2V模型（片段级内容控制），基于预训练骨干网络（CogVideoX）构建的视频Tokenizer，将短片段编码为高语义密度的压缩Token。T2To模型（长程一致性控制），创新性设计视频Token扩散Transformer，直接从文本提示生成分钟级视频的完整Token序列。自适应FIFODiffusio...AI模型视频生成算力引擎的内核：GPU 架构深度解析与 H100 技术密码
原创 社区头条本文聚焦GPU这一AI时代的核心算力引擎，从CPU与GPU的本质差异切入，解析二者在架构设计（运算单元占比、并行能力）和协同工作流程（数据传输、指令注入、并行计算、结果回传）的底层逻辑。以NVIDIAH100（Hopper架构）为核心案例，深入拆解其基本架构：80GBHBM3显存的高带宽设计、PCIE5.0接口的传输能力，以及内部层级化结构——从顶层GPC（图形处理集群）、中层TPC（纹理处理集群）到核心SM（流式多处理器）的功能分工。同时，...GPUCPU算力引擎AI构建有效的语言模型——自然语言处理（NLP）的基础
随着我们踏上创建智能语言模型的旅程，建立坚实的自然语言处理（NLP）基础至关重要。NLP是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。通过理解NLP的基本原理，我们可以构建更有效的语言模型，使其能够以自然且易于理解的方式理解和生成语言。在本节中，我们将探讨诸如分词、词性标注和句法分析等关键概念，这些概念构成了NLP的基础。分词：分词是将文本分解为称为标记的个体单元的过程。这些标记可以是单词、短语...自然语言NLPRNN漫画DeepSeekMoE--借助Excel理解它：从原理到代码实现
精华在深度学习的广阔天地里，我们时常追求模型的高效与精准。精兵简政，这一理念在专家混合架构MoE中得到了淋漓尽致的体现。MoE，即MixtureofExperts，专家混合架构，它的核心思想在于将复杂的任务拆解为多个子任务，每个子任务由专门的“专家”模型负责处理。这种架构的优势在于，它可以根据输入数据的不同特点，动态地选择最合适的专家进行处理，从而在保证模型性能的同时，降低了计算复杂度和资源消耗。正如古人所言，“多兵不...DeepSeekMoEExcel代码关于RAG和智能体的区别，从某方面来说智能体也是RAG的一种实现方式
原创“智能体和RAG技术有交集，但智能体功能更强，应用范围更广。”在大模型的应用场景中，RAG和智能体是其两个主要应用方向；在之前对RAG和智能体不够了解的时候，一直认为RAG技术和智能体技术完全是两个不同方向的应用场景。但随着对RAG和智能体认识的加深，现在发现RAG和智能体有一定的重合部分；记得之前在一篇文章中看到过，意思大概是基于大模型构建的应用，本质是一种数据增强技术，原因就在于大模型的数据能力不足，需要依...RAGAgent智能体关于一个RAG功能需求分析案例——、怎么优化RAG的检索精确度
原创“RAG系统中，高质量的文档处理才是RAG系统的核心。”手上有一个基于自然语言对话的系统，其功能就是根据提供的文档，能通过自然语言对话的方式去询问需要的文档和资料；其本质上来说就是一个RAG系统。在之前一直强调说，RAG开发是一个入门五分钟，但要做好可能要五个月，甚至更久的一项技术；在之前对这句话还没有特别深刻的体会，但经过这个项目算是深有体会了。RAG功能优化刚开始做这个项目的时候，觉得技术比较简单；就是把...RAG手把手数学推导GRPO算法（含代码实现）
GRPO算法全称是GroupRelativePolicyOptimization，是一种针对无需奖励的强化学习人类反馈（RLHF）任务的算法。其核心思想是通过分组相对策略优化来改进模型的表现。想象一下——你是一位野心勃勃的大厨，参加了一场神秘的烹饪大赛。这场比赛的规则却让你一头雾水：❌你不能尝自己做的菜❌没有人给你打分❌没有评委点评你是“人间黑暗料理”还是“米其林之光”你心想：这还怎么玩？瞎做一通全靠运气？别急，这时候你灵机一动——...GRPO算法框架在一个智能体中，提示词应该有那几个模块组成？
原创“为了引导提升大模型输出质量，因此输入大模型的提示词需要有特定的模板。”在前面的文章中说过大模型的应用开发，本质上就是对提示词对封装，那么在一个大模型应用中，提示词应该有那几个模块呢？下面，我们以智能体开发为例，阐述一下提示词应该有那几个模块组成。智能体中的提示词模块1、SystemPrompt（系统提示）作用：为大模型定义角色、风格、边界和全局目标。常包含：a.智能体身份（如“你是一个智能项目工单生成智能体...智能体Agent提示词Kimi K2深度解析：万亿参数大模型的开源标杆？
原创引言：开源AI的“超级英雄”来了！想象一下，一个AI不仅能和你聊得头头是道，还能写代码、分析数据、自动完成复杂任务，甚至帮你规划一场旅行！这不是科幻电影，而是MoonshotAI推出的开源大语言模型KimiK2带来的全新体验。作为2025年AI领域的“黑马”，KimiK2以其强大的“Agentic”智能、1万亿参数的庞大规模和开源的免费属性，迅速席卷了全球开发者社区。今天，我们就来深入剖析KimiK2的硬核实力，看看它如何为你的工作和生活...Kimi K2大模型开源解锁LLM的“安全带”：2025年评估工具与实践全解析
原创在2025年的AI江湖里，语言模型（LLM）早已不是实验室里的“黑科技”，而是渗透到我们日常生活的方方面面——从搜索栏到客服机器人，再到智能助手，LLM的身影无处不在。但问题来了：一个靠谱的LLM和一个“翻车”的LLM，到底差在哪儿？答案藏在一个关键环节里——评估。如果把LLM比作一辆跑车，评估就是你的安全带；少了它，高速行驶可能瞬间失控。今天，我们就来聊聊如何通过科学、系统的评估框架，打造一个真正能“上路”的LLM...LLM大模型Future AGIGalileoNature: AI 与人类认知交汇
随着人工智能、认知科学与神经科学的交汇日益加深，业界越来越关注AI模型与人类大脑在表征维度、学习机制以及组织结构方面的共性与差异。Nature的四篇文献分别从“表征维度”、“多模态语义对齐”、“层次结构收敛”与“无监督生物预训练”四个方面，共同建构了一个认知框架。表征维度“深度神经网络与人类表征对齐的潜在维度”【文献1】，探索了深度神经网络与人类在自然图像概念空间中的映射差异，发现尽管整体行为表现相似，...NatureAI多模态字节开源Coze Studio：从零到一打造AI应用的超级神器
原创 社区头条AI开发，从“高不可攀”到“触手可及”你是否曾梦想过打造一个专属的智能客服机器人，却被复杂的代码和算法劝退？或者你是个资深开发者，想快速验证一个AI应用的创意，却苦于没有合适的工具？别急，今天我们要聊的CozeStudio，可能是你一直在寻找的答案！作为字节跳动开源的AI智能体开发平台，CozeStudio不仅降低了AI开发的门槛，还以其强大的功能和灵活的架构，为企业和开发者提供了从创意到落地的全链路支持。让我们一起揭开...字节开源Coze StudioAI应用AI Coding 的新征途
围绕Windsurf的收购，OpenAI与Google上演商战大戏。类似Cursor，Windsurf也是“AI编码助手”。作为GenAI潜在的杀手级应用，“AI编码助手”被行业寄予厚望：将深刻影响开发效率、重新定义开发方式。AI编码助手拖累资深开发者然而近期非盈利机构METR的研究【文献1】却发现，AI并没有让资深开发者更高效。METR基于随机对照试验设计，对16位经验丰富的开源项目开发者进行测试，每人需完成246个任务。开发者预估AI有助提效 20 %，...AICoding代理范畴论、GRPO与CoT三位一体
笔者最近更新了大模型数理认知框架：重整化提取出范畴，持续重整化驱动范畴相变，然后逆重整化推理：图片关于LLM对句法和语义惊人的理解力，大家可曾想到一个关键问题：如何以数学方式刻画LLM所学到的语言范畴结构？度量LLM语言范畴空间这里是来自万字长文介绍为大语言模型建立的“语言、统计和范畴”数学框架作者TaiDanaeBradley年初给出的方法【文献1】。通过将文本片段构建为丰富范畴（enrichedcategory）：以token串...GRPO范畴论CoT
