理论
揭秘大模型的魔法：从嵌入向量说起
大家好，我是写代码的中年人，上一篇文章我们介绍了词元的概念及如何训练自己的词元，待训练的数据变成词元后，我们发现词元(文本)之间没有任何联系，也就是说它们是离散的数据，所以我们没办法对词元进行计算。 将离散的文本转化为连续的向量表示，即嵌入向量（Embedding Vector）。 嵌入向量是大模型处理自然语言的起点，它将人类语言的符号转化为机器可以理解的数学表示。
6/20/2025 10:18:58 AM
写代码的中年人
扎克伯格天价挖角背后：AI人才争夺战白热化，巨头上演亿元签约拉锯战
2025 年 6 月，CNBC 披露的 Meta 挖人内幕显示，继 143 亿美元投资 Scale AI 锁定华裔天才汪滔后，扎克伯格又将目标对准 OpenAI 联合创始人苏茨克维创办的 Safe Superintelligence_尽管 2300 亿元收购计划失败，却成功招揽其 CEO 丹尼尔・格罗斯与前 GitHub CEO 纳特・弗里德曼，这场没有硝烟的战争正改写 AI 产业的权力格局。 亿元挖角费成标配：扎克伯格的 "钞能力" 攻势Meta的激进策略远超行业预期。 知情人士透露，为说服汪滔加入，Meta 不仅斥资 143 亿美元获得 Scale AI 49% .
6/20/2025 10:05:23 AM
Andrej 结合他在斯坦福、OpenAI 和特斯拉的工作经验，洞察到一个转变正在发生——软件正在再次经历变革。
今天凌晨4点30，微软首席执行官SatyaNadella分享了，微软在量子计算的重大技术突破成果4D拓扑量子纠错码。 与2D相比，4D拓扑量子纠错码在编码效率、纠错能力、逻辑操作都非常出色，并且每个逻辑量子比特只需要极少的物理量子比特，可以一次性检查错误，并将错误率降低1000倍。 同时，这项全新的量子计算成果将应用在微软的Azure Quantum量子计算平台中，加速科研、医疗的研发效率网友表示，这标志着一项重大进展，量子纠错长期以来一直是实现稳定、可扩展量子计算的主要瓶颈。
6/20/2025 9:23:53 AM
Andrej Karpathy最新演讲爆火！人类已进入「说话就能编程」的软件3.0时代
回顾 OpenAI 的早期成员，奥特曼成为 AI 浪潮的掌舵人之一，Ilya Sutskever 致力于探索 AI 安全的理想边界，而 Andrej Karpathy 则走上了一条「建造并分享」的道路。 他痴迷于用代码将 AI 蓝图变为现实，又乐此不疲地把建造过程做成公开课分享给世界。 所以，当他人在构建一家伟大的公司时，Karpathy 同时在构建着 AI 应用与下一代的 AI 建设者。
6/20/2025 9:19:19 AM
何恺明CVPR最新讲座PPT上线：走向端到端生成建模
今年的 CVPR 已经在美国田纳西州纳什维尔顺利闭幕。 除了交流论文、互加好友，很多参会者还参加了个非常有意思的项目 —— 追星。 这个「星」自然是学术明星。
6/20/2025 9:14:00 AM
惊天丑闻！OpenAI档案曝光，奥特曼捏造YC董事长身份，虚伪真面目被揭穿
今天，OpenAI发生了不少大事。 比如就在深夜，他们放出了官方博客第一集，奥特曼亲自出镜，透露了GPT-5发布时间——今年夏天。 果然，五花八门的大模型命名，不仅让用户们极为困扰，连OpenAI团队自己都十分纠结。
6/20/2025 9:12:00 AM
AI写爆款博客火出圈，主笔竟是Claude！
最近，Anthropic给自家AI开了个博客。 这个叫「Claude Explain」的博客页面，内容主要由AI模型Claude生成。 博客包括《用Claude简化复杂代码库》这种硬核主题，旨在秀一把AI的写作能力。
6/20/2025 9:06:00 AM
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
近年来，强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力，其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。 如今，这股 RL 的浪潮也涌向了图像生成领域。 当我们将自回归图像生成也视为一种序列化的 CoT 推理过程时，一个核心问题浮出水面：DPO 和 GRPO 在这个新战场上表现如何？
6/20/2025 9:06:00 AM
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
人人都绕不开的推荐系统，如今正被注入新的 AI 动能。 随着 AI 领域掀起一场由大型语言模型（LLM）引领的生成式革命，它们凭借着强大的端到端学习能力、海量数据理解能力以及前所未有的内容生成潜力，开始重塑各领域的传统技术栈。 作为互联网流量的核心引擎，推荐系统面临着级联架构导致的算力碎片化、优化目标割裂等问题，并逐渐制约其创新发展。
6/20/2025 9:03:00 AM
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流的代码修复评测基准SWE-bench面临数据过时、覆盖面窄、手动维护成本高等问题，严重制约了AI模型真实能力的展现。 微软发布全新代码修复评测基准SWE-bench-Live，不仅引入了来自GitHub最新的Issue，显著提升了对模型评估的实时性与准确性，还实现代码运行环境的全自动化构建与自动更新，打破了传统静态评测基准的局限。 △图1: SWE-bench-Live leaderboard.全自动化环境搭建传统的代码修复评测基准需要人工构建代码运行环境，不仅成本高昂，且更新缓慢，难以跟上软件开发环境的快速变化。
6/20/2025 9:03:00 AM
美团提出首个语音交互GUI智能体，端到端语音训练能力优于传统文本训练
只需要动动嘴就可以驱动GUI代理？ 由美团和浙江大学联合推出的GUIRoboTron-Speech——让用户解放双手，直接对计算机“发号施令”。 这是首个能够直接利用语音指令和设备屏幕截图进行端到端（End-to-End）决策的自主GUI智能体，旨在为用户提供更直接、高效且无障碍的交互体验。
6/20/2025 9:00:00 AM
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
本文由东华大学蔡棽副教授、上海交通大学严骏驰教授和中国科学院自动化所申抒含研究员共同指导并撰写，四名学生作者为东华大学视觉与几何感知实验室的吴展豪、郭凌希、王佳纯、张斯禹。 一、论文简介东华大学、上海交通大学、中科院自动化所的研究团队最新提出：两种基于几何的单应矩阵分解，极大地减少了四点求解单应的计算量（相比目前通用的求解稀疏线性方程组方法减少 95% 以上），可在二维码扫描等典型视觉应用中显著减少计算消耗，并有望应用于其他射影几何、计算机视觉和图形学问题中。 论文已被 IEEE T-PAMI 期刊接收。
6/20/2025 8:55:00 AM
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
这不是段子，而是正在发生的现象。 大语言模型解决不等式证明问题时，可以给出正确答案，但大多数时候是靠猜。 推理过程经不起推敲，逻辑完全崩溃。
6/20/2025 8:54:00 AM
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI也有量子叠加态了？ 连续思维链的并行搜索类似于量子叠加，比离散型思维链更具优势。 这是AI大牛田渊栋团队的最新研究成果。
6/20/2025 8:47:00 AM
员工正在明知道不该用的地方使用AI
尽管人们对AI在工作场所生产力方面的积极影响抱有广泛期待，但据GoTo称，大多数员工认为他们被过度承诺了AI的潜力。 事实上，62%的员工认为AI已被过度炒作。 然而，这很可能是因为员工没有充分利用这些工具所能提供的功能，86%的员工承认他们没有充分发挥AI工具的潜力，82%的员工表示他们对如何在日常工作中实际应用AI并不十分熟悉。
6/20/2025 7:13:00 AM
迈向人工智能的认识论：破解人工智能思考的密码
关于人工智能推理和思路链忠实度的十大技术常见问题1. 为什么推理模型在较难的任务上表现出较低的思路链忠诚度，这揭示了人工智能推理的本质？ 研究表明，从MMLU任务转向GPQA任务时，Claude 3.7 Sonnet的忠实度相对下降了44%，DeepSeek R1的忠实度则下降了32%。
6/20/2025 1:00:00 AM
晓晓
Rork创业逆袭记 - 从信用卡负债到百万ARR的AI编码神话
昨天看到一个消息，挺震惊的。 两个年轻人，25岁的Levan和27岁的Daniel，三个月前还背着15000美元的信用卡债务，其中一个甚至睡在朋友家的地板上。 现在？
6/20/2025 12:05:00 AM
阿丸笔记
ChatClient vs ChatModel：开发者必须知道的四大区别!
在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中，ChatModel 和 ChatClient 都可以实现大模型的文本生成功能，例如聊天机器人，但二者是两种不同层级的 API 封装，分别针对不同的开发场景和需求设计。 1.功能定位与抽象层级1.1 ChatModel直接与具体的大语言模型（如通义千问、OpenAI 等）交互，提供基础的 call() 和 stream() 方法，用于同步或流式调用模型，具体使用如下。 复制它的特点是：使用简单、灵活性高。
6/20/2025 12:00:00 AM
磊哥
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