bilibili这集北航 90 后副教授何静讲的人工智能第一课,确实够直白。“3 岁小孩都能听懂”,还真不是夸张。 B 站上有何静这样的Up主持续分享,难怪口碑越来越好。甚至有人开始说超越了油管。不管怎么样,国内想学 AI 的人也有福了,不用翻墙去油管。 https://t.co/j4PJmHfjO4

北航90后副教授何静在B站发布的人工智能入门课程因“通俗直白”出圈,单条视频获近12万次观看,引发关于国内AI科普内容生态与YouTube差距的讨论。

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国家超算互联网平台(SCNet)以远低于 DeepSeek 官方 API 的价格提供 DeepSeek 模型服务,最低 30 元/月即可获得大量 Token 额度,相当于国家级算力基础设施在给开发者“补贴”模型调用成本。
![[Bug]: MTP spec decode still advances the grammar matcher after termination when a structural tag is built (residual after #44297)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/52767-d83cfbd1-768x403.jpg)
该报错通常发生在同时开启 MTP 投机解码(speculative decoding)与工具调用结构化标签(structural tag)时,语法匹配器在终止后仍被推进。优先排查 VLLM_ENFORCE_STRICT_TOOL_CALLING 环境变量是否在服务进程启动前设置,或临时关闭 --sp
![[Bug]: Native MTP speculative decoding degenerates into garbage token loops on deep agentic conversations (Qwen3-MoE)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/08/47087-d5d5041b-768x403.jpg)
该报错发生在 vLLM 0.23.0 使用 Qwen3-MoE 模型(如 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B)启用原生 MTP(Multi-Token Prediction)投机解码时,深层对话场景下部分轮次会退化为输出垃圾 token 的死循环。优先排查方法:直接移除 --speculati

开发者“领哥LingGe”在 X 平台公开列出 20 条 AI 落地变现路径,从浏览器插件到量化交易全覆盖,本质是回应“手握顶级模型却无处下手”的普遍焦虑。这件事之所以值得关注,是因为它把 AI 创收从宏大叙事拆解成了普通人可以逐条执行的具体项目清单。

该报错发生在 vLLM XPU(Intel GPU)后端运行 Mamba 混合模型并开启 prefix caching( --mamba-cache-mode align )时,首次请求即触发引擎崩溃。优先检查 mamba_utils.py 中 state_base_addrs 张量的数据类型以及

佐治亚理工学院流出的 2026 年 LLM 课程大纲,实质上是一份经过学术筛选的大模型前沿论文阅读清单。它把 Agent、强化学习、推理时扩展等技术放在与预训练同等重要的位置,反映出 LLM 研究重心正在从“训练更大模型”转向“让模型更聪明地用工具、记忆和算力”。

DeepSeek V4 Flash 在 B.AI 平台开启免费模式后,24 小时内处理 Token 量突破 769 亿,同时新增注册用户超 5400 人。这一数据验证了高性能模型在“免费+双端开放”策略下能迅速转化为真实使用量。

由 Spring 框架创始人 Rod Johnson 联合创建的 Embabel 智能体框架发布 1.0 正式版,它让 Java 开发者用类型化对象声明目标与动作,由框架在运行时自动规划执行路径,而不是手工编排提示词和工具调用链路。

Modular 团队正式将编程语言 Mojo 及其编译器、工具链全部开源,采用 Apache 2.0 许可(含 LLVM 例外)。这意味着面向 GPU 与 AI 加速场景的系统级编程,终于有了一个可自由修改、构建和分发的开源底座。