## 引言：开源AI项目的“隐形门槛”如今，AI功能几乎成了软件项目的标配。无论是智能摘要、代码补全，还是聊天机器人，我们都希望通过调用大模型的能力提升产品竞争力。

在过去两年里，大模型几乎以光速发展：参数量从百亿级推到万亿级，算力投入也从几千万美金飙升到数十亿美金。然而，我们也能明显感觉到，近来新模型的能力提升正在趋缓。算力和参数的堆叠，边际效益不断递减。于是问题来了——**Scaling Laws 是否已经失效？我们真的撞上了“数据墙”吗？**DatologyAI 创始人 **Ari Morcos** 给出的答案是：**数据才是影响 AI 研究的最大变量，

在ROS（Robot Operating System）中，如果发布频率（Publisher Rate）高于处理频率（Processing Rate），订阅者（Subscriber）会逐渐滞后，导致处理的始终是旧消息，而最新的消息可能会在队列中积压或被丢弃（取决于queue_size）。

光子芯片

近年来，随着Transformer架构的出现，人工智能特别是自然语言处理领域取得了飞跃性的进展。然而，最新的大语言模型架构Test-Time Training（简称TTT）的出现，可能会在不久的将来超越Transformer和Mamba。本文将详细介绍这一全新架构的设计理念、技术细节、实际应用及其潜在影响。

随着AI技术的飞速发展，对计算性能的需求日益增加。尤其是在推理模型和大规模深度学习任务中，GPU的性能和内存成为了制约计算速度和效率的瓶颈。英伟达（Nvidia）作为全球领先的AI加速芯片制造商，持续推动着硬件的创新。在最新发布的**B300**和**GB300**系列GPU中，英伟达不仅带来了显著的性能提升，还通过全新的技术架构与供应链策略重塑了市场格局。本篇文章将深入探讨这些新一代GPU的技术

FASTGPT开发

大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展现了巨大的潜力，但同时也带来了“幻觉”问题。幻觉指的是模型生成不真实、虚构或不一致的内容。Lilian Weng，OpenAI安全系统团队负责人，最近在她的博客中详细梳理了在理解、检测和克服大语言模型幻觉方面的研究成果。本文将详细介绍这些研究成果，探讨幻觉的定义、类型、产生原因、检测方法及克服策略。

特斯拉擎天柱机器人在工厂中应用。

近年来，随着Transformer架构的出现，人工智能特别是自然语言处理领域取得了飞跃性的进展。然而，最新的大语言模型架构Test-Time Training（简称TTT）的出现，可能会在不久的将来超越Transformer和Mamba。本文将详细介绍这一全新架构的设计理念、技术细节、实际应用及其潜在影响。