

DeepSeek-AI 的 超连接框架介绍了由 DeepSeek-AI 开发的 mHC(流形约束超连接) 框架,旨在解决大语言模型训练中的稳定性难题。
2025年大语言模型(LLM)领域发展回顾回顾了2025年大语言模型(LLM)领域的重大范式变迁,指出可验证奖励强化学习(RLVR)已成为提升模型推理能力的核心技术。 总结揭示了AI正通过更长的思考时间和更具效率的应用层封装**,深度重塑计算机科学的未来。
2026年全球经济与投资环境展望围绕美国、中国、欧元区和英国的增长预测与政策挑战展开。 详细评估了 人工智能 对生产力的双重影响,并对科技板块是否存在 资产泡沫 提出了警示。此外,强调了 “电力技术革命” 以及清洁能源转型如何重塑全球工业竞争力。探讨了 比特币 逐渐走向主流金融资产的过程及其伴随的高风险特征。针对这些复杂变量,建议投资者在 私募股权、债券与多元化资产配置 中保持审慎,优先选择高质量且具备韧性的投资标的。
人工智能时代的neocloud产业崛起探讨了人工智能领域中“新云”(Neoclouds)的崛起,这是一种专业化的 GPU 即服务(GPUaaS)提供商。新云因满足 AI 对高性能图形处理单元 (GPU) 的巨大需求而兴起,这些需求对电力和冷却系统的要求极高,超出了传统数据中心的能力。 节目阐述了新云相对于传统超大规模云服务商的优势,包括更快的部署速度、更高的成本效益以及为专业 AI 工作负载提供的定制化服务。此外,节目分析了新云的增长指标、多样化的定价模式,并指出了该领域对数据中心基础设施、租赁结构和投资风险带来的关键影响。最后,节目提供了针对投资者、运营商和租户的行动建议,以应对这一快速演变的市场所面临的挑战。
空间智能:人工智能的下一前沿空间智能是人类认知的基石,在日常生活、创造力、科学发现和进化中都扮演着至关重要的角色。为了实现真正拥有空间智能的AI,李飞飞提出了构建世界模型的必要性。 这种模型必须具备生成性、多模态和交互性这三大关键能力,以一致地模拟和推理复杂的世界。最后,探讨了空间智能在创意产业、机器人技术、科学研究、医疗保健和教育等领域中的变革性应用,呼吁将AI发展方向聚焦于增强人类能力。
AI芯片七年寿命如何避免万亿灾难探讨了大型科技公司在计算硬件,特别是图形处理器(GPU)上的折旧策略及其对公司估值的影响。
Agent_AI:通往通用智能的蓝图?深度解析多模态智能体的感知、行动与未来挑战。
DeepSeek-OCR:上下文光学压缩与视觉文本压缩研究介绍了 DeepSeek-OCR,这是一个用于光学文本压缩的视觉语言模型 (VLM),旨在解决大型语言模型 (LLM) 处理长文本时计算效率低下的问题。
AI与加密:十一大交叉应用概述了 AI 与加密技术 交叉领域的 十一个潜在用例,重点是当前正在构建的技术。
美国数字资产储备和库存建设该命令确立了美国的政策,即建立一个战略性bitcoin储备,以利用比特币作为“数字黄金”的稀缺性和安全性。此外,该政策还建立了美国数字资产储备,用于管理政府持有的其他数字资产。
高效创建智能体AI Agents提供了 Anthropic 关于构建有效大型语言模型(LLM)代理的工程见解和实用建议。
漫谈图灵论文《计算机与智能》
智能的代价:具有社会责任感的企业应如何为人工智能定价和部署?探讨了在人工智能(AI)正在改变经济的背景下,声称优先考虑社会福利的AI公司应如何制定价格和部署策略。作者推导了修改后的勒纳指数(Modified Lerner’s Rule)定价公式,该公式超越了传统的利润最大化,融入了社会福利和最小化劳动力市场中断的激励因素。通过对美国数据的模拟分析,研究发现,注重福利的企业应将价格定得接近边际成本以最大化效率,因为效率增益通常超过分配担忧;而保守的企业在短期内应制定高于利润最大化水平的价格,以缓解尤其是对低收入工人的劳动力市场冲击。总体而言,具有社会责任感的AI公司在扩大AI使用范围(提高效率)与短期利润损失和劳动力市场风险之间面临权衡。
通货膨胀与债务整合的动力学探讨了政府如何通过债务整合(即持续降低债务占国内生产总值(GDP)的比率)来应对金融危机和疫情后公共债务的急剧增加。作者们构建了一个跨越220年和183个国家/地区的债务整合案例数据集,分析了包括通货膨胀在内的各种因素在债务削减中所起的作用。研究结果表明,尽管温和的通货膨胀在过去的大规模整合中发挥了作用,但债务整合最集中的时期实际上是通胀相对较低且稳定、货币政策和财政政策可信度较高的时期。通过详细的会计分解和案例研究(例如美国、法国、保加利亚、匈牙利、巴西和英国的经验),作者指出,通货膨胀对债务巩固的影响取决于债务期限、金融监管和市场预期等因素。
人们如何使用 ChatGPT这份 NBER 工作论文**《人们如何使用 ChatGPT》对大型语言模型聊天机器人的使用情况进行了广泛的实证分析。研究人员利用隐私保护方法对超过 7 亿用户发送的数十亿条消息进行了分类,发现截至 2025 年 7 月,大约 70% 的消费者查询与工作无关,并且非工作查询的增长速度更快**。报告指出,ChatGPT 最常见的用途是**“实用指导”、“写作”和“信息查询”,其中“写作”在工作相关的使用中占据主导地位。此外,研究还记录了使用者的人口统计学变化**,表明 ChatGPT 的性别差距已大幅缩小,并且受教育程度较高的专业人士更有可能在工作中使用它进行**“咨询”而非“执行”**任务。