在AI飞速发展的今天，谁不希望自己的电脑里住着一个AI助手，我们动动嘴皮子就能指挥电脑干活，省时省力？但是Windows Copilot锁了区，很多用户只能“望洋兴叹”。而现在，国产站出来了，说我们也有AI助手了，简直是喜大普奔。8月15日，知名开源社区——deepin（深度）社区正式对外发布了。作为中国首个推出的发行版本，deepin V23真正实现了操作系统在仓库、应用层、操作系统核心组件上都

来源 | AI协同创新智库自主智能体一直是学术界的一个突出研究课题。该领域先前的研究通常集中在孤立环境中训练知识有限的智能体，这与人类的学习过程有很大差异，从而使智能体难以实现类似人类的决策。最近，通过获取大量的网络知识，大型语言模型（LLM）在实现人类水平的智能方面表现出了巨大的潜力。这引发了研究基于LLM的自主Agent的热潮。为了充分利用LLM的潜力，研究人员设计了适合不同应用的不同Agen

3]将偏好估计视为排名任务，提出基于变换器的模型，可直接在部分对话中训练，增强现实应用中的偏好建模。同时， [8]研究了四种对抗攻击策略，包括竞争、赋权、有偏见的处理和规避，每个类别都包含具体的战略行为，如攻击消息来源或强化个人偏好以否定观点。未来，应着重收集多方谈判场景中的对话数据，包括一般的多方谈判以及团队谈判。通过对谈判对话系统的方法论和数据集的深入分析，可以更好地理解谈判过程中的策略选择、

例如，中国的传统卡牌游戏“掼蛋”（字面意思是“扔鸡蛋”）就是一个挑战性极强的游戏，在这个游戏中，即使是专业的人类玩家有时也难以做出正确的决策。在对历史行为进行特殊处理的同时，所有状态中的特征以及行为都被串联起来，输入到一个由六层密集层组成的前馈神经网络中，激活函数为修正线性单元（ReLU）。这样的编码方式不仅考虑了卡牌的花色和等级，还能。此外，研究者们还希望探索其他形式的神经网络结构，因为当前的网

犹豫很久要不要把读代码这个事情专门挑出来写成一篇推文。毕竟读代码嘛，大家可能都会读。而且笔者个人读的和写的代码量也并不足以到指导大家读代码的程度。但笔者还是决定大胆地写一点：就当是给自己...

我们不缺少深度学习论文，我们缺少的是鉴别哪些应该读。无论是泛读还是精度，海量论文总是让我们迷失双眼，Github搜索awesome有成百上千个repo，但是缺少比较和注解。我们应该去哪里找值得读的论文，我们打开pdf论文的姿势正确吗？

文｜python前言你是否想过，为什么ChatGPT能够如此火爆呢？我认为这主要是因为ChatGPT提供了好玩、有用的对话式交互功能，能够为用户提供帮助，而不仅仅是依靠“大”模型的魅力。毕竟，GPT-3在2020年就已经推出了，拥有175B的参数规模，但除了最初的热度之外，它并没有引起社会太多的关注。那么，究竟是什么让ChatGPT能够生成相对客观且富有信息量的回答呢？研究者们基于预训练好的大规模

夕小瑶科技说 原创作者 | 小戏大模型的出现让我们的隐私比以往任何时候都危险。一个很直观的例子，在大模型向黑洞一样不断吞噬现有网络中的文本数据之时，伴随着模型训练的文本数量从 GPT-2 的 40GB 文本到 GPT-3 的 45TB 文本，我们可以非常直观的得出结论，这些大模型很有可能已经把我们的隐私数据在大洋彼岸的某台服务器里迭代学习了无数次。诚然，不管是 OpenAI 还是谷歌都反复强调了把

文 | 德志编 | 小戏目前伴随着预训练预言模型的兴起，越来越多的 NLP 任务开始脱离对分词的依赖。通过 Fine-Tune Bert 这类预训练预言模型，能直接在下游任务上取得一个很好...

今天凌晨，OpenAI 放出了他们对 Gemini 3 Pro 的正面反击——GPT-5.2。但说实话，现在再用“更聪明”这种词去夸一个大模型，真的没什么意思了。我看下来，GPT-5.2 真正让我眼前一亮的，是它什么意思？过去的模型，有时候就像刚毕业的小朋友，思路飞快，但节奏全靠撞。你让它帮忙写个方案，它啪一顿输出，看着热闹，细看全是漏洞，逻辑跳着走，格式乱飞，最后还得你一段段返工、整理、手动修。