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要知道，过去几年，各种通用评测逐渐同质化，越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准，各家模型出街时人手一份，但局限性也开始暴露，比如覆盖范围狭窄（通常不足 50 个学科），不含长尾知识；缺乏足够挑战性和区分度，比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
AFFiNE，一个开源的 AI 协作知识库，集成了完整文档、白板和数据库的工作空间。累计融资 1000 万美元，开源项目在 Github 上超过 4.5 万 stars。创始人、CEO 贺嘉琛，连续创业者。创业前研究天体物理，毕业于格拉斯哥与香港科技大学。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
专栏作家Kevin Roose发文称，门外汉用AI就能开发出App，并表示程序员前途不妙。马库斯公开表示Kevin Roose只是重复了别人的创意，所做所为是贩卖焦虑，误人子弟，一旦小孩信以为真，不学编程，美国科技业将万劫不复！
大模型时代，万物皆可AI，通信也不例外。
大模型的快速及持续发展，离不开对模型所有权及数据隐私的保护。
文字中貌似不起眼的标点符号，竟然可以显著加速大模型的训练和推理过程？
所以作为一名AI爱好者，我整理了这份指南，希望能帮助刚接触AI的朋友们少走弯路，找到最适合自己的工具。需要说明的是，大多数AI产品在功能上其实有不少重叠。我在分类时主要考虑的是它们的核心优势和特长。比如DeepSeek虽然也是一款不错的AI对话工具，但我认为它在写作方面的表现最为出色，因此将它归入了AI写作工具类别。
某种程度上，DeepSeek破圈的短短一个月，已然成为智能革命时代的重要集体记忆。这一切是怎么开始的？又是怎样的传播路径？对于整个AI行业来说，这场“逆袭”般的破圈又有哪些新的启示？
最近，谷歌与瑞士邮政下属的 Digitalidag 联合举办了一场提示词比赛，选手们的任务是编写提示词（指令），比如让 AI 助手制定一份详细的学习计划。Joakim Jardenberg 获得了本次比赛的亚军，Wrap News 对其进行了一场专访，就提示词的创作进行了交流。