这次的展会拍摄我使用了 R10+RF28 拍摄，然后根据以往的经验来看，会场的灯光很复杂，其实对相机很不友好，另外还有不少东西是隔着玻璃的，那怎么办？

属于认知偏差中的未知常量。魔术里一般统一叫force，即在认知上，观众认为是随机的选择，但实际并非如此，而且确定的信息为魔术师所知。即，观众认为有很多选择的可能...

LLM 解码很慢，因为生成一个 token 需要每次都从 GPU 内存中加载全部模型权重。700 亿参数的模型意味着 140GB 权重，每一个 token 都要...

我就和孩子说了，你现在是好好学习的年纪，不能不务正业，你数学做了吗？你英语背了吗？你唐诗写了吗？还有你的那个字，练练吧，别和你爸我字写的那么难看。

稳定就业类：临床医学、口腔医学、护理学、汉语言文学、小学教育、数学与应用数学、会计学、财务管理、法学、电气工程及其自动化。

虽然注意力公式看起来没有任何偏置项，但其实偏置已经被编码进向量 query 和 key 里了。

这种现象的数学本质是，位置偏置把权重抬到两端，softmax把差距指数放大，有限容量让中间首先被压缩掉。

它只是通过计算得出，在训练它的万亿级语料中，“水”、“100℃”和“沸腾”这几个词同时出现的概率最高。

在旧金山，耗资数倍算力训练出来的GPT-5并没有像GPT-4那样带来预期中的、断层式的跃迁。

2025年，如果你站在美国硅谷的街头，或者走进中国的科技园，你会感觉到空气中都弥漫着一种焦躁的电流声。那是无数GPU全速运转的轰鸣，也是金钱在高温中剧烈燃烧的声...

大家好，我是赛博解生酱。在当前的人工智能浪潮中，基于Transformer架构的大语言模型（LLMs）无疑是绝对的霸主。通过“更大参数规模、更多训练数据、更长上...

结构化任务（数学、代码）的可接受长度天然更高，而开放式对话场景明显偏低。这也意味着DSpark在代码助手、数学解题等场景下的加速效果最为显著。

只有大小概念，没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。比如：重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量

2026-06-27：拆分到 1 的最小总代价。用go语言，给定一个整数 n。你需要把它不断地“拆分”为若干个 1，最后一共得到 n 个 1。

这是一篇非常值得关注的扩散模型理论论文。它不仅讨论“扩散模型为什么有效”，更进一步把扩散模型的训练过程、泛化能力和可控生成统一到一个低维结构学习的框架中。

数学题霸附体：在 2025 年美国 AIME 数学竞赛中，GPT-5 开启「thinking 模式」并调用 Python 工具，直接拿下 100% 满分；即便无...

我们已经习惯了大模型一个字一个字往外蹦。从 GPT 到 Llama，主流大语言模型走的都是同一条路——自回归（autoregressive）：从左到右，一次只决...

但 DeepMind 最近的一份报告,把问题往前推了一大步。这份报告的署名者里,有 DeepMind 联合创始人 Shane Legg,也有"通用智能数学理论 ...

这篇报告解决的问题是：如何在显著更少的训练数据和推理计算开销下，构建一个在数学科学推理与GUI操控上竞争力强的多模态模型。核心贡献是系统化数据质量工程 + 动态...

在AI圈，我们似乎已经习惯了“大力出奇迹”的叙事：更大的参数量、更海量的数据、更强的算力，似乎是通往更强智能的唯一路径。然而，微软最新发布的 rStar2-Ag...