AI 取代人类的第一步，就是剥夺我们“慢思考”的能力
AI 取代人类的第一步，就是剥夺我们“慢思考”的能力在人工智能迅猛发展的时代，AI 大模型已成为推动科技进步与社会变革的核心力量。回顾 AI 大模型的发展史，不难发现，AI 正逐渐从“快思考”转变为“慢思考”。
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9100 点击 2025-04-29 15:56
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在人工智能迅猛发展的时代，AI 大模型已成为推动科技进步与社会变革的核心力量。回顾 AI 大模型的发展史，不难发现，AI 正逐渐从“快思考”转变为“慢思考”。
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随着人工智能技术迅猛发展，大模型（如GPT-4、文心一言等）正逐步渗透至社会生活的各个领域，从医疗、教育到金融、政务，其影响力与日俱增。
曾凭借Siri引领潮流的苹果，如今却在AI赛道上被时代抛在身后。苹果AI亮相至今，许多功能鸽了好久。如今，苹果挥刀AI团队拆分重塑，进一步瞄准机器人、智能眼镜未来风口。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
在全球 AI 人才争夺战愈演愈烈的今天，许多技术人却不得不面对一种无力的现实。最近，OpenAI 的一位核心研究员 Kai Chen，因绿卡申请被拒，不得不离开美国，这一消息在科技圈引发了广泛关注。
春天，1000 个通用 Agent 正在爆发。 所有的 Chatbot，都在改造成 Agent。技术在迁移，新的技术栈催生了新的产品形态——通用 Agent、Manus、Deep Research，一如过去两年大家的信仰，应用一定是中国开发者的机会。
Perplexity CEO Aravind Srinivas 近日在接受 TheVerge 采访时表示，「Perplexity 最终的目标是构建像 Windows、Mac、Android 或 iOS 这样的操作系统，操作系统才是最终极的战场。」
尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。
大模型之战烽火正酣，谷歌Gemini 2.5 Pro却强势逆袭！Gemini Flash预训练负责人亲自揭秘，深挖Gemini预训练的关键技术，看谷歌如何在模型大小、算力、数据和推理成本间找到最优解。