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苹果大模型智商归零论文刷屏，是革命，还是自曝式搬起石头打自己的脚？大牛犀利锐平：苹果真正的问题，不是论文写得刺耳，而是产品太难看

苹果大模型智商归零论文刷屏，是革命，还是自曝式搬起石头打自己的脚？大牛犀利锐平：苹果真正的问题，不是论文写得刺耳，而是产品太难看
编译 | 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）. 近日，苹果被爆出了两个大事：一篇极具争议的论文，一场颇受质疑的新发布。 最吊诡的是，iOS26新发布的热度还没有一篇论文引起的反响更强烈！
6/13/2025 1:14:10 PM
云昭
TypeScript 杀疯了，开发 AI 应用新趋势！

TypeScript 杀疯了，开发 AI 应用新趋势！
随着 AI 技术的迅猛发展，越来越多开发者开始构建基于大模型（LLM）、多智能体协作、浏览器端推理等新型应用。 在这一浪潮中，TypeScript 凭借其强大的类型系统、成熟的工具链和活跃的生态，正逐步成为现代 AI 应用开发的主流选择之一。 根据 Y Combinator 统计，约有 60% 至 70% 的 AI Agent 初创公司采用 TypeScript 开发。
6/13/2025 11:25:04 AM
CUGGZ
强化预训练（RPT）：LLM 预训练新范式，当模型学会战略思考

强化预训练（RPT）：LLM 预训练新范式，当模型学会战略思考
大家好，我是肆〇柒。 在当下，大型语言模型（LLM）正以其卓越的能力在诸多任务中引人瞩目。 这些能力的提升，很大程度上得益于在大规模文本数据上的 next-token-prediction 自监督学习范式。
6/13/2025 9:29:51 AM
肆零柒
2025上半年大模型领域盘点：创新与争议交织前行

2025上半年大模型领域盘点：创新与争议交织前行
随着大模型的快速迭代，该技术不仅成为了驱动科技发展的重要动力，同时也是推动社会各领域智能化转型的关键力量。 2025年上半年，大模型领域迎来了快速发展与变革。 从DeepSeek发布其推理大模型R1，到百度宣布大模型开源，再到多家厂商纷纷推出大模型一体机，这些事件共同推动了大模型技术在硬件解决方案上的显著进步。
6/13/2025 3:30:00 AM
Yu
简易实用项目攻略：如何创建集文档问答、摘要、转录、翻译与提取于一身的AI门户

简易实用项目攻略：如何创建集文档问答、摘要、转录、翻译与提取于一身的AI门户
译者 | 核子可乐审校 | 重楼如今AI虽已全面普及，但多数职场人士仍难以统一运用各类互不相关的工具：一会需要使用聊天机器人、一会需要将文本复制到摘要器内，再加上会议转录和翻译，将本应顺畅的工作流程拆分得零散琐碎。 所以问题来了：为什么不能把各项AI功能集中起来？ 为此我决定构建单一Web门户，供用户随时上传文档、提问、获取摘要、转录会议内容、翻译文件，甚至从PDF中提取表格等。
6/12/2025 8:24:57 AM
核子可乐
小红书开源首个 AI 文本大模型：11.2T 精炼语料吊打海量数据，证明“大模型≠大数据”

小红书开源首个 AI 文本大模型：11.2T 精炼语料吊打海量数据，证明“大模型≠大数据”
近日，在中文开源大模型愈发稀缺的背景下，小红书旗下 hi lab 公布了中等规模的 MoE 模型 dots.llm1，以 1420 亿总参数、每次仅激活 140 亿参数的设计，达成与 Qwen2.5-72B 相近的性能，吸引了社区的关注。 图片据悉，dots.llm1 是一个 Mixture of Experts（MoE）结构的语言模型。 尽管总参数规模达 142B，但在每次推理中只激活 14B，有效控制了计算开销。
6/11/2025 2:44:48 PM
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了

60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
让推理模型针对风险指令生成了安全输出，表象下藏着认知危机：即使生成合规答案，超60%的案例中模型并未真正理解风险。 换句话说，主流推理模型的安全性能存在系统性漏洞。 针对此种现象，淘天集团算法技术-未来实验室团队引入「表面安全对齐」（Superficial Safety Alignment, SSA）这一术语来描述这种系统性漏洞。
6/10/2025 11:25:06 AM
DeepSeek前高管秘密创业，新AI Agent项目已获顶级VC押注

DeepSeek前高管秘密创业，新AI Agent项目已获顶级VC押注
据虎嗅消息，国内大模型公司DeepSeek的一位核心高管已于半年前悄然离职创业，并计划在2025年圣诞节前后推出其首款Agent产品。 有接近人士向虎嗅透露，该高管曾担任DeepSeek的“CTO”角色，不过也有知情人指出，DeepSeek内部架构中并无明确设置“CTO”职位。 该职位在名义上可能并不存在，但确有高管承担类似的技术统筹与研发决策职责。
6/10/2025 10:00:32 AM
AI在线
七种方式让你的AI编码结果更靠谱

七种方式让你的AI编码结果更靠谱
译者 | 核子可乐审校 | 重楼企业在积极引入AI的同时，也希望雇用更多工程师，期望开发者能够借AI之力将产出“提升10倍”。 但要真正高效运用AI编码助手，其中也有不少门道。 首先是AI编码助手的固有局限，其存在大量不确定性，因此容易引发种种难以避免的意外行为，例如随机删除代码或引入逻辑错误。
6/10/2025 8:30:50 AM
核子可乐
多模态推理模型（LMRM）：从感知到推理的演变

多模态推理模型（LMRM）：从感知到推理的演变
大家好，我是肆〇柒。 当下，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。 其中，推理作为人工智能的核心能力之一，赋予了智能体在复杂环境中做出决策、得出结论以及进行知识泛化的能力。
6/10/2025 3:30:00 AM
肆零柒
高考作文“抽象”上热搜，大模型来战能拿几分？

高考作文“抽象”上热搜，大模型来战能拿几分？
6月7日上午，2025年全国高考正式拉开帷幕。 首场语文考试结束后，作文题目便迅速成为众人讨论的焦点。 有网友表示，今年的高考作文太难了，甚至是有些抽象。
6/9/2025 3:23:26 PM
Yu
六大模型决战高考数学新一卷：豆包、元宝并列第一，OpenAI o3竟惨败垫底

六大模型决战高考数学新一卷：豆包、元宝并列第一，OpenAI o3竟惨败垫底
又是一年高考时。 这届考生上午刚经历了抽象作文的洗礼，下午又被数学无情创飞。 考试一结束，「高考数学」、「新一卷数学大题 难」等词条就火速冲上微博热搜，考生们在评论区集体「哀嚎」：「大题写到怀疑人生」、「选择填空送分，大题送命」。
6/8/2025 12:23:06 PM
机器之心
Dify工具插件开发和智能体开发全流程实战

Dify工具插件开发和智能体开发全流程实战
前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 Dify自1.0.0引入全新插件化架构，模型（Models）与工具（Tools）迁移为插件（Plugins），引入 Agent 策略（Agent Strategies）、扩展（Extensions）类型插件和插件集（Bundles）。 通过全新的插件机制，能够增强 AI 应用的感知和执行能力，拓宽AI在软件操作领域的应用能力。
6/6/2025 10:01:25 AM
AI大模型应用开发
AI Agent 产品交互设计：设计模式与案例分析

AI Agent 产品交互设计：设计模式与案例分析
作者 | 贾思玉、亢江妹 或许你还记得 ChatGPT 问世时的轰动，第一次使用 DeepSeek R1 的兴奋和激动也历历在目。 AI Agent 发展一日千里，今年以来，几乎每个月都有新的 AI Agent 产品发布，现有产品也不断更新换代，让人目不暇接。 本文将从体验设计视角，来看看当下热门的 AI Agent 产品，如 Manus、Flowith、Gemini Deep Research、Cursor、Devin 等，分析 Agent 产品面临的设计挑战，探讨有效的交互设计模式，以及如何打造高效、易用、友好的 Agent 交互体验。
6/6/2025 9:46:57 AM
Thoughtworks洞见
LLM 协作革命：Group Think 如何重塑推理边界

LLM 协作革命：Group Think 如何重塑推理边界
大家好，我是肆〇柒。 今天和大家聊聊 Group Think。 顾名思义，它通过让单个 LLM 模拟多个并行推理智能体，并以 token 级别的细粒度协作，提出了推理协作的新范式。
6/6/2025 8:57:42 AM
肆零柒
大模型公司挖墙脚哪家强？报告：Anthropic人才吸引力是OpenAI的8倍，留存率达80%

大模型公司挖墙脚哪家强？报告：Anthropic人才吸引力是OpenAI的8倍，留存率达80%
大模型公司挖墙脚哪家强，Anthropic才是最大赢家？ 不仅顶尖AI人才的留存率达到80%，而且工程师从OpenAI跳槽到Anthropic的可能性是从Anthropic转投OpenAI的8倍。 不止OpenAI，大型科技公司也是Anthropic主要的人才猎场。
6/6/2025 12:33:00 AM
DeepSeek 等模型训练所依赖的合成数据，BARE 提出了新思路

DeepSeek 等模型训练所依赖的合成数据，BARE 提出了新思路
大家好，我是肆〇柒，在AI圈，大型语言模型（LLM）的训练对高质量、多样化数据的需求日益增长。 从去年到现在，一些模型在发布的时候，会有论文或者技术报告，里面多多少少都会提及合成数据，并且在多数情况下，合成数据的效果并不差。 比如，我所看到的报告中，使用了合成数据的模型如下盘点（应该会有遗漏，它并不完整）。
6/4/2025 9:15:16 AM
肆零柒
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失

微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
最近，微软亚研院的研究团队开源了原生1bit精度的大模型：BitNet b1.58 2B4T。 还没过几天，原班人马带着第二代BitNet v2来了！ 这次性能几乎0损失，但占用内存和计算成本显著降低！
6/3/2025 8:49:00 AM