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关于我用Claude 3.7 Sonnet模型直接生成小程序

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最近AI一直是很火的话题,Deepseek也是一夜爆火,但是实际使用下来发现Deepseek好像和其他大模型一样,并没有什么厉害之处,而且官网经常服务器繁忙。

来自主题: AI资讯
10632 点击    2025-03-10 10:39
我还没看见AI社交的天花板

我还没看见AI社交的天花板

我还没看见AI社交的天花板

2021 年年初,我在一个学长的数据公司做投放。这家公司主要是给大厂提供人脸识别标注数据、街道场景标注数据和自然语言标注数据。其中前两个是非常成熟,大厂需求也最多,而自然语言数据需求量几乎说少得可怜。

来自主题: AI资讯
8695 点击    2025-03-10 10:31
1.5B硬刚GPT-4o,CMU祭出LCPO提示可控思考!每token性能较S1暴涨2倍

1.5B硬刚GPT-4o,CMU祭出LCPO提示可控思考!每token性能较S1暴涨2倍

1.5B硬刚GPT-4o,CMU祭出LCPO提示可控思考!每token性能较S1暴涨2倍

CMU团队用LCPO训练了一个15亿参数的L1模型,结果令人震惊:在数学推理任务中,它比S1相对提升100%以上,在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也能稳定发挥。更厉害的是,要求短推理时,甚至击败了GPT-4o——用的还是相同的token预算!

来自主题: AI技术研报
6992 点击    2025-03-10 10:22
杭州的机器人和深圳的机器人“打”起来了

杭州的机器人和深圳的机器人“打”起来了

杭州的机器人和深圳的机器人“打”起来了

一贯匆匆的人群罕见地汇聚在了一起,用手机、相机层层包围着一个正在独立行走的人形机器人,不断有人上前靠近打卡。稍后,这个来自深圳当地具身智能企业“众擎”的机器人,凭借灵活自然的行动,让相关视频在社交平台上广为流传,甚至引得英伟达工程师在X平台上感叹,“这是真的吗,还是Sora或者什么生成的?”

来自主题: AI资讯
9302 点击    2025-03-10 10:13
和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考

和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考

和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考

OpenManus的星数增长曲线堪称开源项目的"教科书级"案例*在这个被AI工具层层壁垒和邀请码围墙分割的时代,每一次开源的突破都如同黑暗中的曙光。作为一名长期关注AI最新前沿的科技自媒体,我有幸见证并参与了OpenManus这个项目从无到有、从星星之火到燎原之势的全过程。

来自主题: AI资讯
10095 点击    2025-03-10 09:59
2025年AI投资热潮延续:九家美国公司获超亿美元融资

2025年AI投资热潮延续:九家美国公司获超亿美元融资

2025年AI投资热潮延续:九家美国公司获超亿美元融资

根据TechCrunch的统计,2024年共有49家初创公司完成了融资轮次,融资金额达到1亿美元或以上。去年有三家公司超过了一轮“超级融资”(mega-round),而七家公司的融资额达到10亿美元或更高。

来自主题: AI资讯
10522 点击    2025-03-10 09:55
Ilya错了?Scaling另有他用,ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现

Ilya错了?Scaling另有他用,ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现

Ilya错了?Scaling另有他用,ViT大佬力挺谷歌1000亿数据新发现

谷歌发布了1000亿文本-图像对数据集,是此前类似数据集的10倍,创下新纪录!基于新数据集,发现预训练Scaling Law,虽然对模型性能提升不明显,但对于小语种等其他指标提升明显。让ViT大佬翟晓华直呼新发现让人兴奋!

来自主题: AI技术研报
7974 点击    2025-03-10 09:52
专访西湖大学校长施一公:应对AI时代最重要的是什么

专访西湖大学校长施一公:应对AI时代最重要的是什么

专访西湖大学校长施一公:应对AI时代最重要的是什么

无论是在全国两会会场,还是在西湖大学的教室里,施一公的衣服上总会别着西湖大学的校徽。作为全国政协委员、西湖大学校长,这位科学家也多次将科研与社会问题相结合,递交多份调研报告和建议。

来自主题: AI资讯
9462 点击    2025-03-10 09:38
精度效率双冠王!时序预测新范式TimeDistill:跨架构知识蒸馏,全面超越SOTA

精度效率双冠王!时序预测新范式TimeDistill:跨架构知识蒸馏,全面超越SOTA

精度效率双冠王!时序预测新范式TimeDistill:跨架构知识蒸馏,全面超越SOTA

TimeDistill通过知识蒸馏,将复杂模型(如Transformer和CNN)的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中,专注于提取多尺度和多周期模式,显著提升MLP的预测精度,同时保持高效计算能力,为时序预测提供了一种高效且精准的解决方案。

来自主题: AI技术研报
9190 点击    2025-03-10 09:35