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Filing: OpenAI denies Apple’s allegations of trade secret theft, saying “this dispute is a mess of Apple’s own making, and it is trying to blame everyone else” (Deepa Seetharaman/Reuters)

Filing: OpenAI denies Apple's allegations of trade secret theft, saying "this dispute is a mess of Apple's own making, and it is trying to blame everyone else" (Deepa Seetharaman/Reuters)

OpenAI 正式回应苹果此前提出的商业机密窃取指控,称该纠纷是“苹果自己造成的烂摊子”,并指责苹果试图将责任推给其他人。这场诉讼的核心,不只是两家公司的恩怨,更可能影响 AI 人才流动与模型训练的合规边界。

AI两秒读取心电图,发现心脏病专家发现不了的问题。

AI两秒读取心电图,发现心脏病专家发现不了的问题。

伦敦帝国理工学院团队训练出一套 AI 系统,能在两秒内读取常规心电图,识别出医生从同一份心电图上无法可靠发现的心力衰竭和心脏瓣膜病迹象,准确率最高分别达到 81% 和 90%。这套系统不是替代医生,而是作为一种分诊工具,帮助优先安排高风险患者做进一步超声检查。

克服AI生产最大的瓶颈

克服AI生产最大的瓶颈

自主 AI 代理已开始直接操作企业核心基础设施,但现有安全模型仍停留在“人与机器”两方交互时代,无法有效约束具备机器速度、人类式不可预测行为的第三方角色。Teleport CEO 指出,若不改变身份认证架构,AI 代理引发的安全事故将拖慢整个行业的落地进程。

现在网页都能提供 MCP 了?!

现在网页都能提供 MCP 了?!

W3C 正在孵化一项名为 WebMCP 的浏览器标准提案,让网页能主动向浏览器里的 AI 智能体注册“工具”,AI 不再靠截图或猜按钮操作网页,而是直接调用页面声明的函数获取结构化结果。

《高三爱情故事》第1-29集:纯情伪装被撕开,小怡紧伴黑人男友身旁,多次训练下来她彻底成为附庸。 《高三爱情故事》第1-29集:全集免费观看⬇️⬇️⬇️。 https://t.co/NbNP3Gd9OV #人工智能#毕业季爱情故事 #AI短剧#成人短剧 #高三爱情故事 https://t.co/ccnMs9ivll

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一部名为《高三爱情故事》的 AI 生成短剧在社交媒体上引发关注,其宣传点集中在“成人向”剧情与角色关系张力上。这折射出 AI 短剧正从单纯的技术展示,转向带有明确受众定位的内容生产。

新式和服也很美,紫色更显温柔 GPT IMAGE2 提示词: 9:16 竖版,近距离半身构图,真实 iPhone 前置摄像头随手抓拍 × 日系和风 Editorial × 清冷梦核 × INS 生活快照。一位 20–23 岁、明确成年的漂亮日本女性,身材高挑纤细,拥有轻盈修长的模特比例、纤细腰身与舒展肩颈。胸部视觉约为自然 E 罩杯,丰满但不过度夸张,与整体纤细身材自然协调。 人物拥有精致自然的日本女性真人五官,头部偏小、脸型小巧精致…

新式和服也很美,紫色更显温柔 GPT IMAGE2 提示词: 9:16 竖版,近距离半身构图,真实 iPhone 前置摄像头随手抓拍 × 日系和风 Editorial × 清冷梦核 × INS 生活快照。一位 20–23 岁、明确成年的漂亮日本女性,身材高挑纤细,拥有轻盈修长的模特比例、纤细腰身与舒展肩颈。胸部视觉约为自然 E 罩杯,丰满但不过度夸张,与整体纤细身材自然协调。 人物拥有精致自然的日本女性真人五官,头部偏小、脸型小巧精致…

GPT Image 2 的提示词技巧再次成为社区讨论焦点,这次展示的是“改良和服 + 紫色美学”的竖版半身像案例,重点在于如何通过精细描述实现真实感、低饱和色调与高级日系人像质感。

现在开始学大模型,很多教程上来就是:调 OpenAI API、套 Transformers、做个 RAG,再接一个 Agent。 东西虽然能跑的通,但是 Attention、Tokenizer、Pretrain、SFT 到底是怎么连接起来,很多时候还是一团迷雾。 这几天找一个非常适合补缺这块的项目 MiniMind,GitHub 已经 5.6W+ ⭐️。 它干的事情特别直接:让你从 0 开始,自己训练一个很小的语言模型。 主线模型大致…

现在开始学大模型,很多教程上来就是:调 OpenAI API、套 Transformers、做个 RAG,再接一个 Agent。 东西虽然能跑的通,但是 Attention、Tokenizer、Pretrain、SFT 到底是怎么连接起来,很多时候还是一团迷雾。 这几天找一个非常适合补缺这块的项目 MiniMind,GitHub 已经 5.6W+ ⭐️。 它干的事情特别直接:让你从 0 开始,自己训练一个很小的语言模型。 主线模型大致…

GitHub 上一个 5.6 万星的开源项目 MiniMind,正试图用 6400 万参数的微型模型,把大模型从 Tokenizer、预训练到强化学习的完整训练链路全部拆开演示,让普通开发者也能在单张消费级显卡上亲手走一遍训练流程。