理论
击败思维链（CoT），草稿链（CoD）称王！推理成本降低近94%，低时延，准确率更高！
编辑 | 言征作者 | Ashish Bamania出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）推理 LLM 是当今 AI 研究中的热门话题。 我们从 GPT-1 开始，一直到像 Grok-3 这样的高级推理器。 这段旅程非常了不起，一路上发现了一些非常重要的推理方法。
Perplexity CEO泼冷水：Agent 2025落地不靠谱！下月将推出自研浏览器——目前构建通用智能体的唯一方法！
整理 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）刚刚，AI搜索独角兽Perplexity的CEO在采访中给Agent浇了盆冷水！ 不同于奥特曼等人的乐观论调。 Aravind直言不讳：任何说Agents今年可用的言论都很可疑。
三种RAG部署方案：自购GPU硬件 vs 大模型一体机 vs 云端GPU
春节以后这一个半月，算了下我前后也做了 20 的企业知识库落地咨询，其中无论是线上还是线下，被问到最多的一个问题是：要快速落地本地部署的知识库，应该购买什么硬件？ 要回答这个问题，其实需要明确很多前置定语，自购 GPU 硬件、大模型一体机、以及选择云端 GPU 都有各自适用的情形。 这篇试图说清楚三种部署方式的主要特点对比，并在文末给些选择建议参考。
AI 写代码=安全危机？第一声“警哨”已吹响
作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队团队介绍：专注AI编程场景下的安全研究与解决方案，让AI输出的每一行代码，都经得起安全考验。 一、AI时代带来编程新变革因为AI编程工具的诞生，代码的诞生方式正在经历一场看不见的变革。 Anthropic 公司（产品：Claude ）的 CEO —— Dario Amodei 近日发表看法：一年内，所有代码都将由AI生成。
为什么批判性思维是应对即将到来的Deepfake海啸的最佳武器
这些内容并不全是“深度伪造”(deepfake)，后者特指设计得极具误导性的内容。 近年来，我们看到深度伪造被用于操纵选举、实施欺诈和盗窃，以及未经他人同意制作色情图片。 随着AI工具变得更加强大和易获取，这些问题只可能会愈演愈烈。
AI将使勒索软件更加危险
相比之下，在安全专家中，只有29%的人表示他们对勒索软件攻击做了非常充分的准备——这表明在准备程度上存在显著差距(29%)，凸显了采取更强大安全措施的必要性。 安全领导者对暴露管理的深刻理解网络安全需要采取一种更先进、更灵活的方法，这种方法要考虑到业务风险与回报之间的权衡，而不仅仅是单纯关注绝对保护。 在复杂的环境中，暴露管理为管理和减轻风险提供了更有效的解决方案。
关于LLMs 复读机问题
今天来看一个关于LLMs复读机问题的详细介绍，主要从定义、出现复读机问题的原因和怎么解决三个方面来介绍：1、什么是 LLMs 复读机问题？ LLMs 复读机问题：字符级别重复：指大模型针对一个字或一个词重复不断生成。 例如在电商翻译场景上，会出现“steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose steckdose...”；语句级别重复：大模型针对一句话重复不断生成。
来了！十个构建Agent的大模型应用框架
随着生成式人工智能（GenAI）的蓬勃发展，基于大型模型的应用已经悄然融入我们的日常工作和生活，它们在诸多领域中显著提升了生产力和工作效率。 为了更便捷地构建这些基于大模型的应用程序，开源社区和产品开发者们正以前所未有的速度进行创新。 在这些创新中，面向智能体（Agent）的应用，即所谓的Agentic AI，已经崭露头角，成为近年来生成式AI系统中最具潜力的明星。
让 AI 听懂你的语言：DeepSeek 提示词技巧介绍
在生成式AI技术飞速发展的今天，提示词（prompt）已成为人机交互的核心接口。 DeepSeek作为领先的智能对话系统，其输出质量直接取决于提示词的编写水平。 数据显示，专业优化的提示词可将回答准确率提升60%以上。
AI自我纠错，Diffusion超越自回归！质量提升55%，已达理论证据下界
如果大语言模型（LLMs）能够发现并纠正自己的错误，那岂不是很好？ 而且，如果能够直接从预训练中实现这一点，而无需任何监督微调（SFT）或强化学习（RL），那会怎样呢？ 最新提出的离散扩散模型，称为GIDD，它能够做到这一点。
2030年，AGI概率至少10%！AI范式转变快，谁能预测GenAI下一代？
AGI已经来了？ 还是快来了？ 还是说AGI也是一种「技术乌托邦」？
奥特曼豪言：OpenAI第一个发布AGI！下一代人不可能比AI聪明，却没人在意
奥特曼再谈AGI信念！ 最近，奥特曼在一期采访中坚定地表示，「OpenAI将第一个发布AGI，并没有人多少人在意」。 他承认，当AI变得更加自主，能够完成通常需要整个组织，才能实现的任务时，自己并不知道那一刻会发生什么。
每天2小时成绩逆袭全美前2%！AI助教让学生不再内卷
每天只用2小时就能搞定繁重的学习任务，剩下时间开发自己的兴趣项目，考试成绩还提高了。 这样的学校你愿意尝试吗？ 据福克斯新闻报道，德克萨斯州一家名为Alpha School的私立学校在引入AI「助教」后，学生的考试成绩蹭蹭上涨，提高到了全美国的前2%。
Idea撞车何恺明「分形生成模型」！速度领先10倍，性能更强
前不久，大神何恺明刚刚放出新作「分形生成模型」，递归调用原子生成模块，构建了新型的生成模型，形成了自相似的分形架构，将GenAI模型的模块化层次提升到全新的高度。 论文地址： 地址：，澳大利亚国立大学的研究人员提出了一个全新的图像生成模型ARINAR，在思想上与分形生成模型不谋而合，但是在性能和速度上都显著提升，base模型的FID从11.8提升到2.75，生成时间从2分钟降低到12秒！ ARINAR不仅超越了之前的扩散模型，与目前表现最好的自回归模型MAR相比，ARINAR生成质量相当，速度是MAR的5倍。
硅谷投资人爆料：AI爆炸率先发生在中国！芯片扩大1万倍，AI逼近物理极限
如果AI系统能自己设计出更强大的AI，智能爆炸可能很快就要到来了！ 而人类，会被AI迅速甩在后面。 最近，硅谷投资人、EverFi CEO兼创始人Tom Davidson等人发表了一篇长文硬核博客，详细讨论了智能爆炸（Intelligence explosion, IE）的类型以及对应的发生概率。
AI PS卷起来了！谷歌Gemini动嘴P图火出圈，马斯克Grok连夜上线图像编辑
Grok连夜上线图片编辑功能。 昨晚，Grok上线图片编辑功能，可以通过文字描述直接修改图片。 比如你可以上传一张个人证件照，「动动嘴」让Grok给你PS一套全新的西服。
基于代理知识蒸馏技术克服文档提取和RAG策略失败问题
译者 | 朱先忠审校 | 重楼简介当下，许多生成式AI应用场景仍然围绕检索增强生成（RAG）展开，但始终未能满足用户的期望。 尽管对RAG改进的研究越来越多，甚至在流程中添加了代理技术，但许多解决方案仍然无法返回详尽的结果，遗漏了文档中很少提及的关键信息，需要多次搜索迭代，并且通常难以协调多个文档中的关键主题。 最糟糕的是，许多实现方案仍然依赖于将尽可能多的“相关”信息与详细的系统和用户提示一起塞入模型的上下文窗口。
数据越多越好？错了！关键在于如何“喂”给模型
咱们今天聊聊机器学习里的一个重点概念——特征工程。 我们人看东西、做判断，是不是得先抓住事物的关键特点？ 比如说，你要判断一个苹果好不好吃，你会看它颜色、闻它香味、摸它硬度，甚至尝一口。
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