
DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布
DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布DeepSeek再次出招,直接对标OpenAI!据彭博社最新独家爆料,DeepSeek正开发AI智能体:打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底重磅发布!
DeepSeek再次出招,直接对标OpenAI!据彭博社最新独家爆料,DeepSeek正开发AI智能体:打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底重磅发布!
用过才知道,「快」不是万能药。
被AI糟蹋的互联网,靠AI标识重回清净? 过去几年,AI生成内容大量涌入我们的生活,但AI往往“隐身”幕后,这种“看不见的存在”自9月1日起就要被终结了。
2022年,专家们笃定AI到2025年赢得IMO金牌概率不足10%。谁料短短3年,OpenAI和谷歌DeepMind的LLM双双摘金,不仅打破纪录,更宣告群体智能时代的到来!AI震撼人心,巨变势不可挡。
这几天,一篇关于向量嵌入(Vector Embeddings)局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火,热度飙升到了近 9000。
最近,工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年,AI领域的主旋律是“规模定律”(Scaling Law),即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵,也认为只是工程上的不足,并非数学上的不可能。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家(MoE)模型的相继发布,它们已成为智能前沿领域大语言模型(LLM)的领先架构。由于其庞大的规模(1万亿参数及以上)和稀疏计算模式(每个token仅激活部分参数而非整个模型),MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战,显著改变了底层的推理经济学。
当前,业界顶尖的大模型正竞相挑战“过度思考”的难题,即无论问题简单与否,它们都采用 “always-on thinking” 的详细推理模式。无论是像 DeepSeek-V3.1 这种依赖混合推理架构提供需用户“手动”介入的快慢思考切换,还是如 GPT-5 那样通过依赖庞大而高成本的“专家路由”机制提供的自适应思考切换。
Builder.ai自称用AI简化软件开发,吸引微软、软银等巨额投资,估值一度超15亿美元。但实际靠人工冒充AI,财务造假被起诉。而这么做的,不止Builder.ai这一家! 两年前,快公司Fast Company评选出AI领域最具创新性的前10家公司,OpenAI、谷歌DeepMind、Builder.ai当选Top3,而英伟达位居第9。
DeepSeek发布DeepSeek-V3.1,使用的UE8M0 FP8 Scale针对下一代国产芯片设计