相关新闻

placeholder

ginobefun

1天前

本周 BestBlogs 精选内容已邮件推送，欢迎阅读 ----------------------------- 🚀 模型与研究亮点： ✨ Anthropic 发布了 Claude Haiku 4.5 ，该小模型以其接近顶尖的编码性能、显著的成本效益和更快的处理速度，重新定义了高智能 AI 的可及性与效率。 🎬 谷歌 DeepMind 推出 Veo 3.1 模型，通过增强真实感、提示遵循

placeholder

Jeff Dylan

4天前

国内这些大模型调用速度实在太慢了。试了下curl纯测试，deepseek和智谱一个简单的调用要10s。而随便测试了下groq，一个调用0.6s。这差距太大了。

placeholder

karminski-牙医

1周前

收手吧阿问，外面全是你家大模型了.... 📷 所以下周要发的是 Qwen3.1 系列还是 Qwen-Image 更新还是啥... #qwen

placeholder

Y11

1周前

如果你还没注意到这个变化，那现在应该关注一下：计算的重心正在从预训练转向推理。 我们发现，通过在测试时扩大计算资源的投入，效率提升非常显著，而且这种提升的空间似乎还很大。 在人工智能领域，预训练阶段就像给模型打好基础，用海量数据让模型学会知识和规律。 但真正让模型服务于实际问题的，是推理阶段——就像让学会了知识的人去解决具体问题。 过去，大家可能更关注如何让预训练模型变得更大更强，比如用更

placeholder

九原客

1周前

如果对 DeepResearch 这类复杂的 Agent 感兴趣，我建议学一下LangGraph的免费课程 Deep Research with LangGraph。 课程比较循序渐进，先做一个单Agent系统，然后进化为多 Agent。 最主要是架构简单，外部依赖非常少，一个大模型一个搜索API就完了。