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Suyutong

3小时前

早上一起床，看到有人在我的推特评论区发布用AI做的视频，说我没头发戴假发。哈哈哈，脏东西们穷尽想象力和手段也就这些？你们用个AI就把把我浓密的长发连根拔起了？这套意淫胜利法大到国际关系、贬低他国并吹嘘中国「大锅实力」，小到对付异见人士。 脏东西以为我会像生气，我可是每天高高兴兴像看猴戏一样看中共白花钱。 不但如此，本周五我还将在一个德国的大学展示中国高科技术数字极权下的脏手段，多谢你们给我增添证据

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大宇

6小时前

今日要点 特朗普用比特币化美债的机会 隐私币说明与盘点 2万字：5000亿目标、10倍性能与AI工厂英伟达 大宇简评： $TRUMP 走势相关看涨观点

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

6小时前

人类的认知系统： 基因（DNA） = In-Weight：进化尺度的固化能力（如：视觉处理、语言语法） 大脑可塑性 = In-Context：个体尺度的学习能力（如：学会骑自行车、理解新概念） 关键问题： 什么样的"基因设计"，能最大化"大脑可塑性"？ 换到AI语境： 什么样的weight configuration，能最大化ICL的涌现空间？

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铁锤人

6小时前

人工智能的内容超过人类生成的内容？ 这意味什么呢？ 以后人工内容越来越宝贵？ 还是以后根本不区分人工还是 AI 的内容呢？

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大帅老猿

7小时前

都在 Vibe Coding，那资深的程序员和新手程序员区别在哪儿呢？ 资深的程序员相当于 Lint，在编译前就能发现代码的缺陷。资深的程序员，在项目构建阶段就能知道架构的优缺点，系统瓶颈在哪里。 而新人程序员只能在运行时发现错误，然后把错误扔给 AI 这么来回交流。

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MiniMax M1发布：开源长上下文推理模型引发AI领域震动

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MiniMax公司今日正式发布了其开源的长上下文推理模型MiniMax M1，该模型具有1M token的输入和80K token的输出能力，标志着开源AI模型的又一重大突破。MiniMax M1的训练成本仅为53.5万美元，性能超越了Qwen3和DeepSeek-R1，接近顶级闭源模型。新模型引入了Lightning Attention上下文优化机制，使其在处理10万tokens的生成任务时，计算量仅为DeepSeek R1的25%。此次发布不仅展示了MiniMax在开源领域的领先地位，也引发了对AI模型性能和训练成本的广泛关注，尤其是在与OpenAI O3、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Opus等模型的对比中，MiniMax M1展现出强大的Agentic Tool Use能力，进一步推动了人工智能技术的发展。