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indigo
3个月前
Meta 不小心在 Youtube 官方频道泄漏了这周三 Connect 大会上要发布的新款 Meta 眼镜视频🤪 这是首款配备 sEMG 腕带和 HUD 屏显的眼镜，依旧是和 Ray-Ban 合作的品牌！上一代的佩戴感和拍照非常棒，就是 Llama 支持的 AI 太烂，期待新款 。。
#Meta #Connect大会 #Ray-Ban #sEMG腕带 #HUD屏显
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一母生两族：新研究揭示蚂蚁“异种生殖”奇观
#蚂蚁 #异种生殖 #生物学 #新研究 #动物
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中国首个面向东盟人工智能人才培养专项计划发布
#中国 #东盟 #人工智能 #人才培养 #专项计划
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万亿云市场为何大爆发：巨头涌入AI基础设施竞赛，算力需求打开空间
#云市场 #AI基础设施 #算力需求 #巨头竞赛 #技术爆发
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第四代大学，来了
#第四代大学 #教育创新 #未来大学 #高等教育发展 #大学变革
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Hanya Hu
3个月前
Tomorrow’s AI x Fashion conference site! So gorgeous! Huge thanks to EP Yaying for the sponsorship! 合作大牌EP Yaying太豪了，居然在纽约找了个法式古堡作为我们AI X Fashion 的展会场所。这已经不是时装周，而是年度宫庭大戏了。面对这份盛情，我这小小的AI创业者的内心是复杂的。我们唯有快速发展，华丽蜕变，才能配得上如此的厚待！ #HerPowerAI
#AI时尚 #EP Yaying #纽约法式古堡 #HerPowerAI #感恩
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Susan STEM
3个月前
从通用图灵机开始讲起 图灵机一开始就是一个“模仿机器 (Imitation Machine)”，这是图灵自己给它起的名字。它告诉我们：计算的本质就是模仿，用有限的原语去模拟无限的可能。 那么问题来了：计算机是否真的“懂”计算？ 这个问题听上去很傻，但其实今天全世界几十万人都在问一个同质的问题，“AI 真的懂翻译吗？AI 真的懂推理吗？AI 真的懂写作文吗？”要回答这个问题，我们得回到 1930 年代，去问一声伟大的图灵。 真正的”计算机“ 我儿子正在学习加减法，我给他买了一个算盘。算盘有 100 个珠子，简单得不得了。什么叫 3+2？你在第一行拨 3 颗珠子，在第二行拨 2 颗珠子，然后从第一行开始数：1，2，3，4，5；于是 3+2=5，加法完成。这个算盘就是一种计算工具，它直接映射了数与物理结构的关系。 算盘还算简单，我们再说一个更复杂的工具：差分机 (Difference Engine)。这是英国科学家查尔斯·巴贝奇在 19 世纪设计的自动化数学机器。简单来说，它是一台多项式求值机。只要输入多项式的初始值，机器每转动一轮，就会自动输出一个新的数值。比如给它一个函数 F(x)=x²+4，它会依次计算 F(1)=5，F(2)=8，F(3)=13，F(4)=20……一直运转下去。更关键的是，它的底层逻辑其实完全基于加法和减法。 差分机一号需要 25,000 个零件，重达 4 吨，可以处理到第六阶差分，最高存储 16 位数。虽然最终只完成了七分之一，但它的精密程度让当时的人们叹为观止，至今仍被认为是人类进入科技时代的重要起点。 想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。 平行宇宙，蒸汽朋克 想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。那里的工程师会不停改进齿轮与杠杆，制造更大、更快的机械巨兽，负责加法、乘法、多项式求值，甚至天文航算。他们的世界或许会像一座座轰鸣的工厂，每一道蒸汽阀门和齿轮组都承载着人类对“计算”的映射。 但是，这个文明的局限也很明显：每一种运算，都需要一台对应的机器。加法机只能加，乘法机只能乘，差分机只能做多项式展开。社会必须靠一座座庞大的专用机堆叠起来，才能维持运算的需求。这就是“映射机”的宿命：硬件本身就是函数，物理结构直接写死了计算逻辑。 为什么？我们这个宇宙做对了什么？因为我们有图灵。 模仿 vs. 映射 在图灵机以前，人类制造的“专用机”在硬件层面遵循的其实是映射 (mapping)逻辑，而不是模仿 (imitation)。最直观的例子就是我儿子的算盘。每一颗珠子都真实地映射了一个数字，他现在做的 100 以内加减法，每一道题、每一个数字，都直接对应算盘中的某颗珠子。算盘、机械加法器、乘法机、开平方根机——这些机器的零件、齿轮、滑珠，都是对某种数学运算的物理映射。比如 19 世纪的巴贝奇差分机，它庞大的齿轮组旋转角度，直接对应了多项式的系数和结果。再比如早期的机械表或自动机，齿轮和摆锤的结构直接对应时间的推进。在这些机器里，结构本身就是算法：你想要加法，就去造一个“加法结构”；你想要平方根，就必须再造一个“开方结构”。 图灵的伟大之处正在于此。他没有延续“一个运算一台机器”的映射思路，而是提出了模仿机 (The Imitation Machine) 的概念。在 1936 年的论文《On Computable Numbers》中，艾伦·图灵最初把通用图灵机命名为“模仿机器”。它的本质是：一台机器只要能解释另一台机器的描述，并逐步复制它的运算过程，就能完成所有可计算的任务。换句话说，模仿机器就是今天我们所说的通用图灵机 (Universal Turing Machine, UTM)。 这一思想带来了一次巨大的压缩突破：无限多样的计算任务，都可以统一到有限的原语——读、写、移动、状态转移。结果是划时代的：现代计算机由此诞生，人类第一次统一了“什么是计算”。我们再也不需要为每一种运算单独制造一台硬件机，而是只需要一台通用机，所有差异都交给“描述串”去表达，这就是软件的起点。 图灵机之所以叫“模仿机器”，是因为它不再把计算写死在齿轮里，而是通过有限原语模仿任意计算过程。 映射只能一机一能，模仿才是一机通用。 所以，计算到底是不是在计算？模仿计算算不算计算。你一直在模仿计算。 那么预测下一个token呢？模仿的逻辑推理，模仿的写作，模仿的翻译，算不算在翻译？ 通用性的开始：找到一套最小原语 + 一条可通用的纸带。 我们再次回到 1936 年的图灵时代。那是一个数学已经相当发达的年代，逻辑学、数论、形式系统在图书馆里堆积成山，却依然碎片化、彼此隔绝。真正的突破，来自于一个跨世纪的思想节点：艾伦·图灵发现，所有这些复杂、庞杂的计算过程，其实都能被还原成极其有限的几个动作。 他定义了一台抽象的机器，它所做的事情只有四种： 读：读取纸带上的符号 写：在纸带上写入新的符号 移动：将读写头向左或向右移动一格 状态转移：根据规则切换机器的内部状态 就这四个动作，构成了计算的最小原语集合。 图灵由此证明：再复杂的算法，再庞大的形式化推理，乃至一个图书馆的所有计算规则，都可以被压缩到这四个原语的组合中去。压缩效应因此诞生：一切计算机、算法和任务，归根结底都只是这四种动作的不同排列与组合。 从这一刻开始，人类第一次有了精确的定义：什么是“可计算” (精确一点：所有递归可计算函数都能被图灵机执行）。任何可以被描述为这四个动作有限步骤的过程，就是计算；任何超出这四个动作所能模拟的，就不在计算的边界之内。 这就是通用性的起点。从一台模仿机开始，人类进入了计算纪元（具体实现还需要冯诺伊曼结构）。 所以呢？我扯了那么多我到底想说啥？！ 我想说，另一套最小原语+一条可通用的纸带 又出现了！那就是LLM。 最小原语：LLM 把所有语言任务归约到单一机制：预测下一个 token。 通用纸带：自然语言 + 大语料 = 输入一段 prompt，即可模拟任意语言任务。 从此定义了：什么是“可被模型化的语言意义”。 （2/N)
#图灵机 #模仿机器 #通用计算 #最小原语 #LLM
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马媒：马来西亚10余名议员遭AI深伪视频勒索
自今年9月13日起，马来西亚10余名议员陆续表示收到勒索电子邮件，邮件中附带由人工智能（AI）换脸技术伪造的不雅视频。
#马来西亚议员 #勒索邮件 #AI换脸 #不雅视频 #网络犯罪
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锚定“四个聚焦” 攀登学科建设新高峰
山东师范大学化学学科始终坚持以服务国家重大战略需求为导向，以“四个面向”为引领，以“大平台、大团队、大项目、大成果”建设为抓手，构建“基础研究—应用研究—成果转化”全链条创新体系，锚定“四个聚焦”，在学科建设与科技创新领域实现跨越式发展。
#山东师范大学 #化学学科 #国家战略需求 #科技创新 #学科建设
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因为codex修改bug很方便，还是把我原来硬拷贝备份的流程改成了git git add . 运行了有十多分钟了，还没结束😅
#git add #代码修改 #耗时
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我国科研人员在无机光伏材料薄膜化领域获新进展
#科研进展 #无机光伏材料 #薄膜化 #中国
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勃勃OC
3个月前
AI，自动驾驶和机器人 救了特斯拉一命 当然，背后真正的帮手 应该还是总选择在下半年降息的 美联储
#AI #自动驾驶 #机器人 #特斯拉 #美联储
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勃勃OC
3个月前
核电+核能开始发疯
#核电 #核能
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LIN WEI
3个月前
现在我一说我买了台开源掌机马上就会有人来问为什么不买 steam deck？一说我玩了个独立游戏，马上就会有人来问为什么为什么不玩 3A？一说买了个机械键盘马上就有人来问为什么不买静音电容？一说我最近写了个程序马上就有人来问为什么不用 ai？一说我在用 vim 马上就会有人来问为什么不用 nvim/vsc？
#开源掌机 #独立游戏 #机械键盘 #Vim #个人选择
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马东锡 NLP
3个月前
通过罗永浩，知道了华与华咨询。 那个创始人吹了半天给汉庭写的广告语，“爱干净，住汉庭”。 这种填空业务，LLM每天能做一万份么？AI 就该取代这种妄人咨询公司。
#罗永浩 #华与华咨询 #汉庭 #广告语 #AI取代咨询公司
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Susan STEM
3个月前
现在我们遇到的核心问题： LLM 时代还为什么要搞开发？开发什么？开发给谁用？用来干什么？ LLM 是什么？就算我们已经把技术原理研究得底朝天，这个“异己智能 Alien Intelligence”到底是什么？ 35 岁大龄程序员找不到工作了，为什么？谁的问题？技术？社会？你自己？还是整个结构给我们发出的一种信号？ 从毕业到工作多年，你真的看懂了“计算”吗？计算的过去，计算的现在，和计算的未来？ LLM 这个超级符号智能，的确把我这个自认符号天才😅给打趴下了一段时间。以上的问题我不认为自己有完美答案，但是至少现在我比一年前想的多很多。这不是我的答案，这是一个讨论贴，我认为我好不容易靠出卖二哈的色相吸引到不少粉丝，里面的确有许多可以一起探讨这些问题的推友。 1）从通用图灵机开始讲起 图灵机一开始就是一个“模仿机器 (Imitation Machine)”，这是图灵自己起的名字。它告诉我们：计算的本质是模仿，用有限原语去模拟无限可能。 2）LLM 与向量化 向量化技术的成熟带来什么？知识和数据能被统一映射到连续空间。这是一片意义之海——但这片海里既有意义也有无意义。我们需要锚点、航线和港口，才能真正“航行”出价值。 3）工程师的困境 大龄程序员的焦虑，不是个人问题，而是结构信号。工程师在下层技术内卷，功能代码堆砌却无人采纳，那是因为我们从一开始就没把技术应用的循环看清楚。 （1/n)
#LLM #大龄程序员 #计算的本质 #工程师的困境 #向量化技术
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iPaul
3个月前
继续研发新技术，搞十年保质期的
#技术研发 #长期保质期 #科技 #创新 #未来
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宝玉
3个月前
小模型不是 Agentic AI 的未来，小模型只配给 Agent 当工具 现阶段 Agent 的主要问题不是成本过高，而是智能不足，所以做不好任务，所以需要浪费很多 Token。 不能拿小模型在特定环境特定任务 RL（强化学习） 后的结果来当证据，这不代表其在真实任务中的能力，这就是为什么一堆模型靠训练测试集刷很高分，但是实际一用很垃圾的原因。 真实世界的任务是很复杂的，用户的请求总是千奇百怪，Agent 的核心能力是能充分理解用户的需求，去规划去调用合适的工具收集上下文完成任务。 这样的核心能力连大模型都做不好，更别说现在的小模型，再怎么微调也无法提升 Agentic 能力。 但不是说小模型没用，它作为 Agent 的工具是挺好的，可以低成本高效的完成一些特定任务。 举个例子来说你要做一个翻译的智能体，你可以用 Claude 4 负责任务的规划拆分，去调用工具，但具体翻译文本，可以用一个开源的小模型帮你翻译。
#Agentic AI #小模型 #大模型 #任务规划 #智能不足
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向阳乔木
3个月前
磕磕绊绊总算部署了一套服务器上的运行的MCP。 基于OpenMemory，让AI记住我的一些偏好和信息。 ① Embedding用的 BAAI/bge-m3 ② LLM用的Deepseek V3 Chat 一方面不被任意大模型绑架了，我的信息我做主。 另一方面，记住这些偏好会让AI对话更聪明点。 有希望变成更好的AI私人助理。
#MCP部署 #OpenMemory #BAAI/bge-m3 #Deepseek V3 Chat #AI私人助理
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#数码 京东 Apple Pay 买哈苏 x2d2 和 90v，单笔 54900 付款失败，单笔 28900 还是失败。 HSBC Pulse 谁教教我咋刷过去，是不是必须线下买了。
#京东 #Apple Pay #哈苏X2D2 #HSBC Pulse #支付失败
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那个男人又把 MRR 写出来了
#MRR #男人 #写出
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Hanchin Hsieh
3个月前
在崭新的 Linux 版本上玩一把胜利的😋
#Linux #新版本 #游戏 #胜利 #积极
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Gorden Sun
3个月前
FireRedTTS-2：小红书开源的TTS 一次性能生成3分钟长的语音，最多支持4个人物，支持多种语音，延迟较低，稳定性高。 Github：
#小红书 #TTS #语音生成 #开源 #FireRedTTS-2
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如果把大支看作单一意志，那TA绝对是全世界最会玩的模拟游戏玩家——这是有一次在高速附近发现立交枢纽的夹缝里塞满了光伏发电板后我得到的感悟，我们玩这些游戏的时候不都这样吗，那里有空间能塞东西就猛猛塞。一如我玩KSP时把最便宜的太阳能板贴满飞船表面。
#大支 #模拟游戏 #光伏发电 #KSP #太阳能板
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为什么说是苹果的AI肯定不会有所发展呢。 因为他们家的爬虫在我的新网站上基本上不会出现。可以看到Google，ChatGPT，Bing，Perplexity，Meta都做得非常强，但是其他公司都是在躺平的状态。
#苹果AI #爬虫技术 #竞争劣势 #行业躺平 #负面