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最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
人工智能（AI），如果可以像人类一样“思考”，或许能够帮助我们理解人类的思维方式，尤其是不同心理状态（如抑郁或焦虑）的人群如何做出决策，进而为人类健康研究提供一个新视角。
DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。
最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
就在刚刚，Ilya出现了！他大义凛然发文，自封为SSI唯一CEO，而Daniel Levy将担任总裁。要实现SSI的梦想，多少钱都不卖。
在 AI 工具风靡开发圈之前，一批经验丰富的资深程序员，对它们始终保持警惕。这些人，包括 Flask 作者 Armin Ronacher（17 年开发经验）、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger（17 年 iOS 和 macOS 开发经验），以及 Django 联合作者 Simon Willison（25 年编程经验）。然而，就在今年，他们的看法都发生了根本转变。
AI非上云不可、非集群不能？万字实测告诉你，32B卡不卡？70B是不是智商税？要几张卡才能撑住业务？ 全网最全指南教你如何用最合适的配置，跑出最强性能。
离谱！ 一群AI初创公司竟然集体控诉：我们被一个印度老哥骗了。这个名叫Soham Parekh的人，在隐瞒真实情况下进行远程兼职，最多一次打了五份工。
曾几何时，用文字生成图像已经变得像用笔作画一样稀松平常。