#技术前沿

1天前

gpt-5 的本体。。。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 14 条信息

#GPT-5 #AI模型 #技术前沿

1周前

如何紧跟大型语言模型和智能体技术前沿的？有哪些具体的学习和跟踪方式？问题: 你平时是如何紧跟大型语言模型和智能体技术前沿的？有哪些具体的学习和跟踪方式？回答: 我会通过“输入-内化-实践”结合的方式跟踪前沿。首先，学术动态方面，每天花10分钟浏览arXiv的和板块，重点看标题和摘要，标记如“LLM alignment”“agent reasoning”等关键词的论文；每月会精读1-2篇顶会（NeurIPS/ICML）的核心论文，比如最近拆解Llama 3的预训练数据优化方法，梳理模型架构改进点。行业进展上，我会固定关注OpenAI Blog、DeepMind Updates的技术报告，以及GitHub Trending的AI仓库——像上周发现LangChain新增了智能体工具调用的内存优化模块，立刻试玩了其与LlamaIndex的联动逻辑。实践中，我习惯用“小项目驱动学习”：比如复现过MetaGPT的任务拆解流程，用GPT-4o API开发过智能简历分析工具，测试多模态理解在信息提取中的效果。社区交流也很重要，每周参加本地AI技术沙龙，听一线工程师讲落地痛点；Reddit的r/LanguageModels板块会看从业者对新模型的实测反馈，比如大家讨论Gemini 1.5 Pro在长文本处理上的优势时，我会同步用自己的文档测试验证。这种闭环让我能快速捕捉关键突破——比如Sora发布时，通过拆解其视频生成的扩散模型逻辑，结合之前复现的文本生成经验，预判出多模态智能体在内容创作场景的落地路径。整体下来，既能保持对技术细节的敏感度，也能将前沿转化为可落地的思路。

#大型语言模型 #智能体技术 #技术前沿 #学习跟踪 #实践应用

4个月前

ChatGPT成精了！

#ChatGPT #AI发展 #技术前沿

6个月前

DeepSeek R1把A16z创始人安德森都震惊到了，前几天发布的DeepSeek-R1 性能很猛 —— 在数学、代码、自然语言推理等任务上，说是性能比肩 OpenAI o1 正式版。而且模型在发布的同时，权重同步开源。 Deepseek的生猛，让 Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌，因为在前者的低成本高歌猛进下，后者无法向公司高层解释自己的超高预算的合理性。

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 96 条信息

#DeepSeek #a16z #人工智能 #开源 #OpenAI #Meta #生成式AI #技术前沿