大模型：从 .txt 到 .exe
大模型：从 .txt 到 .exe下面这个，来自《人类的认知协议》的最后一个章节，写于一年前
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10090 点击 2025-11-20 10:04
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下面这个，来自《人类的认知协议》的最后一个章节，写于一年前
AI内容就像是快餐，可以快速填饱肚子；而人类创作更像是私房菜，可能有瑕疵，但更有味道。现在的问题是，我们是否愿意为了效率而放弃味道？
2024年以来，从苹果Vision Pro将「空间计算」推向巅峰，到Peloton Guide、Nex Playground等「AI摄像头」硬件开始在小规模市场中验证可行性，风口已然初现。
OpenAI定义的L3 AI，要被谷歌抢先一步了。
“开组会是一场巨大的精神霸凌。”
周末和几个老同学聚了聚。大家都在互联网行业，聊着聊着话题自然绕到 AI。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
智能体自进化，阿里开源了新成果。
无需重新训练，也能一键恢复模型的安全意识了。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。