四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
苹果为自己的 AI 短板，交了一笔不菲的学费。
静默中的时代转折：RockAlpha铺展AI交易、思考与对话的明日图景，用户不再旁观，而是与AI共博弈，开启AI交易新时代。
AI大牛何恺明的主页，更新了两名新弟子的信息—— 都是华人，也都是学霸履历，博士生「胡珂雅」+博士后「李宗宜 」。
你是否想过，未来的 AI 将会是什么样子？
大模型一个token一个token生成，效率太低怎么办？
流量生意还是内容的未来？
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
当AI能写诗、能编程，甚至能和你争论哲学，它会不会真的“有感觉”？它会不会像你一样，体验到红色的炙热或痛苦的尖锐？
在大语言模型（LLM）席卷各类复杂任务的今天，“测试时扩展”（Test-Time Scaling，TTS）已成为提升模型推理能力的核心思路 —— 简单来说，就是在模型 “答题” 时分配更多的计算资源来让它表现更好。严格来说，Test-Time Scaling 分成两类：
