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AI实验室该像危险动物的主人一样被对待吗?

AI实验室该像危险动物的主人一样被对待吗?

《经济学人》近期提出一个值得认真对待的治理思路:与其争论大模型是否具备人格或能力边界,不如先像管理危险动物主人那样,让AI实验室对其模型造成的损害承担严格责任。这个话题把AI安全讨论从“模型是否危险”转向“谁为损害负责”。

《人人都能看懂 AI》 第三篇:Transformer——AI 为什么能理解上下文? 上一篇我们讲了 Embedding (嵌入)! Token (令牌 )是语言积木。 Embedding 则把每块积木放到了 AI 的“数学地图”上。 但还有一个巨大的问题: AI 怎么知道这些词放在一起,到底是什么意思? 比如:苹果很好吃; 和 苹果发布了一款新手机。 都有“苹果”。但第一个苹果是水果,第二个苹果是 Apple。如果 AI 只看一个个…

《人人都能看懂 AI》 第三篇:Transformer——AI 为什么能理解上下文? 上一篇我们讲了 Embedding (嵌入)! Token (令牌 )是语言积木。 Embedding 则把每块积木放到了 AI 的“数学地图”上。 但还有一个巨大的问题: AI 怎么知道这些词放在一起,到底是什么意思? 比如:苹果很好吃; 和 苹果发布了一款新手机。 都有“苹果”。但第一个苹果是水果,第二个苹果是 Apple。如果 AI 只看一个个…

AI 科普账号 @TheAI0bserver 发布《人人都能看懂 AI》系列第三篇,用“会场聚光灯”的比喻解释 Transformer 与 Attention(注意力机制)如何让 AI 结合上下文理解词语含义。这篇科普把 Token、Embedding、Transformer 三者的关系串成了一条完整的技术链…

GitHub Copilot 每周发布 — 8月3日

GitHub Copilot 每周发布 — 8月3日

GitHub Copilot 在桌面应用、CLI 和 VS Code 三个入口同步更新,核心是让你不打断当前工作就能开启并行会话、追问问题、恢复历史改动,同时把每次请求所用的模型和积分信息透明化。值得关注的是,“多会话 + 上下文共享”正在成为 AI 编程助手的新默认交互形态。

爆肝制作,手把手带你,用 AI 做出你的第一个 App!👇👇 专门为没有任何编程和AI基础的朋友设计! 1⃣如何写需求提示词 2⃣确定页面结构和设计, 3⃣产品需求文档, 4⃣开发计划, 5⃣第一版APP验收, 6⃣git代码存档, 7⃣二次开发, 8⃣界面美化, 9⃣做好的APP也会开源给到大家, 我也会演示如何获取这个项目源代码并且用AI继续定制开发, 你会收获一个为自己的工作和生活定制的专属APP! 和更重要的,用AI开发软件的…

爆肝制作,手把手带你,用 AI 做出你的第一个 App!👇👇 专门为没有任何编程和AI基础的朋友设计! 1⃣如何写需求提示词 2⃣确定页面结构和设计, 3⃣产品需求文档, 4⃣开发计划, 5⃣第一版APP验收, 6⃣git代码存档, 7⃣二次开发, 8⃣界面美化, 9⃣做好的APP也会开源给到大家, 我也会演示如何获取这个项目源代码并且用AI继续定制开发, 你会收获一个为自己的工作和生活定制的专属APP! 和更重要的,用AI开发软件的…

AI 博主“木子不写代码”发布了一期面向零基础用户的完整教程,演示如何借助大模型从零开发一款 App,并把项目开源。这件事的价值不在于 App 本身,而在于它展示了一条普通人可复制的“AI 原生开发”流程。

AI搭上玄学这趟车最近确实火,但真正能撸起袖子干的项目凤毛麟角。在GitHub泡了好几天,扒出8个真正能打的硬货,一次性全放出来。 丑话说前头:这不是给你算命的,这是人生K线走势、Agent智能体、算法排盘器、玄学出海全家桶。赶紧Star锁住,免得回头找不着。 1 人生K线 https://t.co/lzvI3sye1Y 脑回路清奇,把八字跟股票K线焊在一起,AI给你跑出一辈子的涨跌曲线。什么时候起飞、什么时候趴着,一目了然。能自己部…

AI搭上玄学这趟车最近确实火,但真正能撸起袖子干的项目凤毛麟角。在GitHub泡了好几天,扒出8个真正能打的硬货,一次性全放出来。 丑话说前头:这不是给你算命的,这是人生K线走势、Agent智能体、算法排盘器、玄学出海全家桶。赶紧Star锁住,免得回头找不着。 1 人生K线 https://t.co/lzvI3sye1Y 脑回路清奇,把八字跟股票K线焊在一起,AI给你跑出一辈子的涨跌曲线。什么时候起飞、什么时候趴着,一目了然。能自己部…

一位开发者整理了 8 个“AI+玄学”方向的 GitHub 开源项目,覆盖排盘算法、模型微调、Agent 集成和出海 API,并公开了各自的开发思路与技术选型。这类项目正在把传统命理算法变成可部署的工程工具,为垂直 AI 应用提供了一个容易复制、又有付费想象空间的样本。

BestBlogs 早报 · 08-08 # Intent Lab / 淘宝主播 Agent / RSI / 字节 5 万亿参数模型 / Cursor GPU [1] ★ 精讲|贾扬清:我所经历的「人工智能已死」到「AI 颠覆世界」的数年巨变丨串台「声东击西」S10E24 [播客] 贾扬清刚官宣第二家创业公司 Intent Lab——他的上一家 Lepton AI 第二年就实现盈利,随后被英伟达收购。这期与声东击西的串台里,他回溯从…

BestBlogs 早报 · 08-08 # Intent Lab / 淘宝主播 Agent / RSI / 字节 5 万亿参数模型 / Cursor GPU [1] ★ 精讲|贾扬清:我所经历的「人工智能已死」到「AI 颠覆世界」的数年巨变丨串台「声东击西」S10E24 [播客] 贾扬清刚官宣第二家创业公司 Intent Lab——他的上一家 Lepton AI 第二年就实现盈利,随后被英伟达收购。这期与声东击西的串台里,他回溯从…

8月8日的BestBlogs早报集中在AI从“模型能力展示”转向“工程化落地”的关键节点:贾扬清官宣新创业公司Intent Lab、田渊栋的递归自进化公司估值超46亿美元,同时淘宝、Cursor、OpenAI等技术进展揭示了Agent、算力优化和安全治理成为新的竞争焦点。

深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践 让开发者照着公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具把 Agent 从原理吃透到落地上手,而不是只会套 API。 https://t.co/VLqIpSbDG7 https://t.co/zYIUBxMst4

深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践 让开发者照着公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具把 Agent 从原理吃透到落地上手,而不是只会套 API。 https://t.co/VLqIpSbDG7 https://t.co/zYIUBxMst4

AI Agent 开发长期停留在“调 API、拼提示词”的阶段,一位开发者用“Agent = LLM + 上下文 + 工具”这条公式,整理了一份从原理到工程落地的教程,试图把 Agent 开发的底层逻辑变成可复制的方法论。