#生成式AI

再谈生成式AI中的“生成行为” 语言模型生成的不是“它自己需要的东西”，而是“你希望它说的东西”。 它没有一个自我持续结构；它不会为“保留某个概念”而主动调制生成路径；它也没有一个演化性机制去选择长期适应。它只是在短时上下文中模拟动机，而非真正拥有动机。 这就是所谓的“价值饥渴症”：它不断生成，却不知道为什么。 现阶段我们与LLM交互中感受到的智能，大部分是我们面对一个能说话的实体的心理投

$GOOGL 首席执行官：Gemini 应用现已有超过 4 亿用户 —— Google 每月处理 480 万亿个 token，同比增长 50 倍，拥有生成式 AI 中最优的“成本-智能”比

ChatGPT又改算法了，从追着我，要给我写论文，现在又追着我问，要不要给你画张图？

问：老师 我下学期要在国内的一所高职院校开设一门AI通识课(公共基础课)，但需要全程在机房上课。现在无法平衡理论和上机操作，想听听您的建议(通识内容都是理论 无法实操。实操多又兼顾不了理论，高职院校的学生不需要了解太多理论) 答： 对于大学课程我也不太懂，就我的经验， AI 通识课，重点可以放在生成式 AI 的应用上，生成式 AI 的应用主要又在于文本的生成和图片视频的生成。它们的共同点是都要用

长文，前方预警。 我为什么要绕这么长的文字路径来说明当前的生成式AI的价值共生：value grounding

据日经中文报道，中国非代工类半导体厂商全球销售份额降至3.9%，因美国出口管制，中国企业无法获得用于最尖端半导体的制造设备。中国厂商所生产的半导体主要是线宽在28纳米及以上的通用产品和成熟品。用于生成式AI等高性能半导体的线宽被认为是3～4纳米，而中国则止步于中芯国际的7纳米。即便是DeepSeek，也在使用美国英伟达的GPU。中国厂商未能分享到生成式AI带来的市场扩大红利。中国距离“半导体强国”

如何写好提示词？手把手教你用提示词玩转 AI（1） 如今，AI 已经无处不在，从聊天机器人、内容创作、程序开发，到工作学习中的各种辅助工具。但你有没有遇到过这样的情况？ • AI 给出的答案文不对题？ • 输出的内容一团糟？ • 生成的文本不够具体，无法直接使用？ 这些问题的根源，往往并不在 AI，而在于你写的「提示词」（Prompt）还不够清晰。要知道，AI 并不能真正理解你脑子里在想什么，

ChatGPT稳居韩生成式AI使用榜单之首

亚马逊语音助手发布11年来首次重大更新：具有生成式AI功...

【DeepSeek被超越，AI競賽進入新局面】青木慎一：中國新興企業DeepSeek震驚了世界，但很快被美國企業趕超。生成式AI 的開發競爭進入了新的局面。在力爭實現最尖端的巨大AI的動嚮加速的同時，力爭實現小型高性能繫統也在推進……

看到篇讲大模型 temperature和top_p设置的文章，好奇为什么默认是0.7 和 （0.5-0.8）的设置，Gemini Flash thinking给的解释 1. 为什么 0.7 常常作为 temperature 的默认值？ temperature = 0.7 通常被认为是 在创造性和可靠性之间取得较好平衡 的一个值。 在这个温度下，模型在各常见任务 (例如：对话、文本生成、摘要等

【日本政府提醒各部門謹慎使用DeepSeek】日本政府再次強調必須遵守禁止使用生成式AI處理機密資訊的規定。如果確有使用需求，相關部門需充分考慮風險，並向日本內閣網路安全中心和數位廳尋求建議……

【OpenAI將開發可替代手機的生成式AI專用終端】OpenAI的CEO山姆·奧特曼1月27日接受了日本經濟新聞的獨家採訪。奧特曼表示：「AI將從根本上改變人與電腦的交互方式，因此需要新的終端」。針對中國的DeepSeek，奧特曼指出……

用生成式AI来生成材料训练神经网络，这是一个很有用的技巧，而且在未来应该会广泛应用。

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。

有一个问题我不明白啊，理论上，我们对任何新事物、新科技都是积极拥抱的，无论是当年的iPhone还是现在的生成式AI，我们都是第一时间上手，并赞不绝口。 为什么区块链技术声言自己作为“下一代技术”这么久了，除了比特币，其它都是口碑崩溃？加密钱包成为电诈集团转移资产的工具、发布成为骗子的代言。