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关于大型语言模型的“生物学”我知道我们已经聊过很多次，关于LLM是怎么运作的，它们的影响力，还有它们的使用场景。但尽管现在有那么多讲LLM的文章，它们本质上还是个黑箱。

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GPT 4.5 可能是戳破 AI 泡沫的模型GPT 4.5 可能是戳破 AI 泡沫的模型Andrew Zuo本文点评：在AI技术狂飙突进的同时，也有许多声音包括本文的作者在内都认为AI行业正陷入巨大泡沫，技术突破逐渐停滞，高昂的硬件成本与资本退潮或将引爆寒冬。然而，这些观点大多忽视了技术的本质价值，真正值得关注的并非模型参数是否再翻百倍，而是现有AI技术已经实实在在推动各行业降本增效、提升生产力。AI的价值从来不只是技术炫技，而是作为工具深度嵌入社会生产，带来生产方式与商业模式的深刻变革。技术高原期，并非泡沫破裂的信号，而是AI赋能产业全面加速的起

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使用AI后为什么思考会变得困难？使用AI后为什么思考会变得困难？我总结了四篇近期的研究论文，来展示AI是如何以及为什么侵蚀我们的批判性思维能力。

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去中心化 AI：赋权还是混乱？DeepSeek 如何在 AI 去中心化方面迈出了巨大的一步，以及为什么这比你想象的更重要Nadia Piet + AIxDESIGN & Archival Images of AI / Better Images of AI / AI Am Over It / CC-BY 4.0

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“星门计划对AI未来的意义——以及谁将掌控它”“星门计划对AI未来的意义——以及谁将掌控它”图片由DALL-E 3生成就在几天前，唐纳德·特朗普宣布了“星门计划”，OpenAI随即跟进，分享了更多细节。他们明确表示，计划在未来四年内投资5000亿美元，在美国为OpenAI构建一个全新的AI基础设施。这让我颇感意外，尤其是考虑到埃隆·马斯克——现在是特朗普最亲密的盟友之一——正在支持一个直接为OpenAI提供资金的项目。更有趣的是支持这一计划的公司名单，其中包括软银、甲骨文和MGX。

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从爱尔兰歌曲到莎士比亚：LSTM文本生成模型的优化之旅上一篇：《再用RNN神经网络架构设计生成式语言模型》序言：本文探讨了如何通过多种方法改进模型的输出，包括扩展数据集、调整模型架构、优化训练数据的窗口设置，以及采用字符级编码。这些方法旨在提高生成文本的准确性和合理性，同时强调实验和调整对模型设计与优化的重要性。

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2025 年将颠覆商业的 8 大 AI 应用场景AI 发展的速度可以用“飞速”来形容，不仅影响了各行各业，还在逐渐成为企业发展的“核心引擎”。到了 2025 年，AI 不仅仅是用来创新的小工具，而是推动商业转型的“大功臣”。不管是客户服务、预测分析，还是个性化推荐，AI 帮助企业更高效地运作，降低成本，同时挖掘新的增长机会。未来几年，懂得利用 AI 的企业将能站稳脚跟，更上一层楼。