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大模型产生幻觉，全怪人类PUA吗？
从两年前惊艳问世的 ChatGPT、到如今默默落地的 DeepSeek V3.1，没有一个大模型，能逃过幻觉这个坎。为什么大模型离不开幻觉？光刻机巨头ASML，投了「欧洲的OpenAI」
ASML在半导体制造过程中积累的海量数据，正好可以成为Mistral模型的训练素材。如果能把AI真正应用到芯片制造的良率提升上，价值可就太大了。苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
这或许预示着，未来的 AI 交互将不再是简单的一问一答，而是真正意义上的「智慧对话」。GPT-5变笨，实锤了？
按照民间博弈论的常识，井字棋先落子在角落，获胜概率会更高。GPT-5却笃定称“选择正中央的格子仍是最强的开局走法”，还继续解释：“当棋盘方向改变时，玩家可能会错误评估落子在边缘与角落的优劣”，这番话毫...那天，AI大模型想起了，被「失忆」所束缚的枷锁
当一个 AI 能够凭借其积累的记忆，展现出独特的「个性」、形成稳定的「价值观」、甚至与我们建立起深刻的情感连接时，那或许才是 AGI 真正到来的拂晓时分。被OpenAI开除的00后搞投资
ALL in AI，主打AI半导体、基础设施和能源公司，同时也投资包括Anthropic在内的少量初创企业。模型、数据、场景，企业级AI落地三要素
在AI+制造从“功能替代”迈向“认知进化”的过程中，从应用场景分析来看，目前工业领域应用智能体的场景大多具备一定的共性，主要可以分为四个类别。AI大模型，能让能源系统复制一次智能驾驶吗
而真正值得想象的，是当它嵌入整张能源网络之中，人们面对的，或许不是一个会回答的AI，而是一个能主动托住一座座城市光明的智慧底座。奥特曼警惕泡沫，但OpenAI或许是最大泡沫
即使当前的AI应用泡沫破裂，今天投入巨资建设的数据中心和计算集群，也可能作为一种“遗产”存留下来，为下一代更强大、更普惠的AI技术的出现提供必要条件。DeepSeek小爆发
在其他模型发布往往先炒作规格和性能数据的时候，DeepSeek反其道而行，直接放出模型文件让开发者立即下载测试，然后再补充细节。高效、开发者友好。叫板OpenAI，DeepSeek-V3.1正式发布
本次DeepSeek-V3.1的发布也似有与GPT5对垒的意味，都支持超长上下文，都有更强的复杂任务处理能力，基础模型调用更为灵活，成本更为弹性。DeepSeek V3.1发布后，投资者该思考这四个问题
当社区和媒体还在为V3.1的性能跑分欢呼时，真正敏锐的资本已经开始对AI赛道的底层逻辑和未来格局进行压力测试。把枯燥的工作先扔给大模型？
斯坦福的研究团队做了一项研究，邀请1500位来自104个职业的一线打工人，让他们选择愿意把什么工作交给AI。最终，排名前五的工作是：安排客户预约、整理应急档案、修正工资记录、数据转格式与导入、网站数据...写在GPT-5风波之后：为什么AI的智商和情商不可兼得？
我们是宇宙中一粒试图理解客观规律的尘埃，还是一个渴望在同类中寻找温暖和认同的社会性动物？我们穷尽一生，似乎都在这两种身份之间摇摆。
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