这一时间点的选择就极为精妙，它恰逢西方感恩节至圣诞节的假期窗口，舆论层面缺乏重磅新闻，但假期人们社交频繁又需要谈资，ChatGPT因此迅速填补舆论真空，成为了欧美家庭聚会餐桌上的热议话题，从而实现了指数级的用户增长，彻底改变了科技史的进程。虽然其发布因为颠覆性地触碰到了既有互联网平台与应用生态的边界，并且几乎触犯众怒式地，引发了包括微信、多家银行APP、支付宝，以及淘宝、拼多多等电商应用，乃至《王

作为全球AI领域的年度最大学术盛事之一，今年的NeurIPS呈现出一种前所未有的撕裂感：一场会议，两个主场——一边是算力与资本的圣地硅谷的「后花园」，另一边则是由于签证壁垒而被迫形成的「平行宇宙」。而在OpenReview滚动的录取名单背后，一个更具历史意味的转折点正在浮现：清华大学，这所中国最顶尖的学府，正以一种不可阻挡的态势逼近长期的霸主谷歌。在LLM推理成本高企的背景下，千问团队提出了一种带

日前，Google在其发布的论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》中，提出了一个名为 HOPE 的新框架试图解决大模型长期记忆的问题。这一架构备受关注，因为长期记忆一直困扰着大模型的发展，甚至影响着AI落地到智能体的广度与深度。今天让 AI 写一段漂亮的回答不难，难的是隔了一周、换了工作任务，它还记得你之前某

日前，Google在其发布的论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》中，提出了一个名为 HOPE 的新框架试图解决大模型长期记忆的问题。这一架构备受关注，因为长期记忆一直困扰着大模型的发展，甚至影响着AI落地到智能体的广度与深度。今天让 AI 写一段漂亮的回答不难，难的是隔了一周、换了工作任务，它还记得你之前某

但问题在于，随着信任度的增加，边界正在模糊。与此同时，Anthropic最新发布（12月3日）的内部深度调查《AI如何改变工作》，正在揭示这场宏大叙事下微观个体的命运——工程师的「空心化」和学徒制的崩溃。在传统的软件工程体系中，初级工程师（Junior）通过处理琐碎的Bug、编写简单的测试用例、维护文档来积累经验，并在资深工程师（Senior）的指导下逐步成长。如果说Kaplan的预测是对未来的宏

AlexNet只用了两块GPU。按今天的标准看，那甚至相当于几块GPU的规模，ResNet也一样。前面的大规模预训练，相当于从小学到高二，把所有课本、练习册、卷子全过一遍，这一步大家都差不多，不管是闭源模型，还是开源模型，都在老老实实的念书。通过这修改模型架构，重视后训练，强化 Agent 能力的三板斧，DeepSeek 才终于让自己的新模型，有了能和世界顶尖开源模型再次一战的能力。过去的大模型因

AlexNet只用了两块GPU。按今天的标准看，那甚至相当于几块GPU的规模，ResNet也一样。前面的大规模预训练，相当于从小学到高二，把所有课本、练习册、卷子全过一遍，这一步大家都差不多，不管是闭源模型，还是开源模型，都在老老实实的念书。通过这修改模型架构，重视后训练，强化 Agent 能力的三板斧，DeepSeek 才终于让自己的新模型，有了能和世界顶尖开源模型再次一战的能力。过去的大模型因

他还开发并拥有Mavenoid的视频通话产品故障排除工具，该平台类似于Google Meet，但通过WebRTC实现实时绘画等增强功能，提升了用户的远程支持体验。但跟ChatGPT学，犯错只是一个Debug的过程。正如哈佛大学的学者所说，大学学历依然是很多「机会之门」的前提，也就是有了学历，起码拥有一块敲门砖。在文凭贬值、学历通胀的浪潮下，能够拯救你的，不是那张薄薄的证书，而是像Petersson

向量数据库是一种专门用于存储、索引和查询向量嵌入的数据库系统。其核心工作机制是通过哈希、量化或基于图表的搜索等算法实现近似最近邻（ANN）搜索，整体流程涵盖预处理、索引构建、相似度查询及后处理四个关键环节。

2024 年 1 月的上悄然拉开序幕当时，一个名为 RustFS 的开源项目横空出世，号称要做一个基于 Rust 的企业级，旨在成为的一个开源替代品。这个口号直接把大家吊成了“翘嘴”，但左等右等，结果一年了还只有一份 README 文件，就是不见源码。一时间，开源社区质疑声四起：“假开源”、“PPT 开源”、“光说不练”。，但结果...它再次跳票。这一下，社区里的质疑声几乎达到了顶点。很多人，包括