标签： ChatGPT

《My Dearest》最新无雾无删减版，清晰细节，完整内容，沉浸感满分。 完整版⬇️： https://t.co/fAzJIBxpwc 防和谐链接⬇️： https://t.co/aM61W4QRk2 #AI漫剧 #My Dearest #mydearest https://t.co/gOzSDHgYIG

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X 用户 @adrio373667 于 2026 年 9 月 15 日发布《My Dearest》所谓"无雾无删减版"资源帖，附带百度网盘和 PikPak 两条下载链接，浏览量约 29.75 万。这本身不是产品发布，而是 AI 漫剧内容在社交平台外溢、以网盘分发规避审查的一个典型样本。

大模型推理加速技术的学习路线是什么？ 推荐直接看 CMU 陈天奇大佬最新的推理综述： Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems https://t.co/TY0OyKWSdp

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有开发者在社交平台推荐 CMU 陈天奇团队的推理综述《Towards Efficient Generative Large Language Model Serving》，把它当作大模型推理加速的学习路线入口；评论区则对“是否最新”和“该不该看”展开了讨论。

ai机构联系方式 问题：我有一些关于ai发展的思考，我想把我的观点发给世界上著名的ai公司或者机构，给我介绍一下有哪些世界上著名的ai公司或者机构，以及他们的联系方式，比如官网或者邮箱 回答：可以。如果你的内容是关于 **AI 的未来发展、AGI、AI 与人类关系、AI 安全、意识、社会影响、治理或技术路线**，我建议不要只投给普通客服，而是分成三类发送：**前沿 AI 公司、顶尖大学/研究机构、AI 安全与治理组织**。 我查了一下…

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社交平台账号 @GfpQgIqt4xhk0hX 整理了一份面向个人观点投递的 AI 机构联系清单，把目标分为前沿 AI 公司、顶尖学术机构、AI 安全与治理组织三类，并给出了官方邮箱或联系页面。对想向行业表达技术路线或治理观点的人来说，这是一份可直接使用的行动指南。

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。 现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。 但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。 一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。 流形，只是…

@Phoenixyin13 在 9 月 16 日发布的一篇长帖，从流形假说出发，把机器学习、信息论和统计物理串成一条线索：智能之所以可能，是因为世界本身不是噪声，而学习在本质上是一种压缩。

刚刚，ChatGPT 最早那批核心研究者，开始重新设计 AI 了。 前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 今天正式发布新模型 Jev。 他过去两年一直在秘密研究一个问题： 为什么 ChatGPT 已经这么聪明了，AI 还是没有真正接管大规模软件自动化？ 他的答案很直接： 可能因为我们根本不需要让模型每次都「说话」。 传统 LLM 做一个判断，要先生成一段文字或 JSON，再让软件解析结…

刚刚，ChatGPT 最早那批核心研究者，开始重新设计 AI 了。 前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 今天正式发布新模型 Jev。 他过去两年一直在秘密研究一个问题： 为什么 ChatGPT 已经这么聪明了，AI 还是没有真正接管大规模软件自动化？ 他的答案很直接： 可能因为我们根本不需要让模型每次都「说话」。 传统 LLM 做一个判断，要先生成一段文字或 JSON，再让软件解析结…

前 OpenAI 研究员、InstructGPT 论文作者 Diogo Almeida 发布新模型 Jev，它不做自然语言生成，而是直接输出结构化决策和概率，在决策类任务上比传统大模型快 20-200 倍、成本低 40-400 倍。这条路线试图把 AI 从"每次写小作文"变成软件里廉价的 if 判断。

手搓 ReAct”到”RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张”穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用”。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

手搓 ReAct"到"RL 训 Agent 的全覆盖 Agent 教学项目：Hello-Agents。项目主张"穿透框架表象，从核心原理出发，亲手构建属于自己的多智能体应用"。 第一部分 基础： 第一章 初识智能体：定义 / 类型 / 范式 / 应用 第二章 智能体发展史：符号主义 → LLM 驱动 第三章 大语言模型基础：Transformer / 提示 / 主流 LLM / 局限 第二部分 构建你的 LLM 智能体： 第四章 经典…

Datawhale 社区在 GitHub 推出开源教程 Hello-Agents，覆盖从手写 ReAct 到用 GRPO 训练 Agent 的完整链路，并罕见地加入了大量调试与调优内容，目标是让开发者穿透框架、自己构建多智能体应用。