人工智能研究所AI

智谱AI正式发布GLM-5大模型，参数规模从355亿扩展到744亿，预训练数据量增至28.5万亿token。该模型集成了DeepSeek稀疏注意力机制，在保持长文本处理能力的同时降低部署成本。GLM-5在编程任务性能上提升20%，能完整完成项目开发全流程，接近ClaudeOpus4.5水平。
在VendingBench2测试中，GLM-5模拟经营自动售货机一年获得4432美元收益，展现强大的长期规划能力。模型已开源并支持商用，可在Z.ai平台免费体验。GLM-5标志着AI从聊天工具向实际工作伙伴的转变，特别适合程序员、创业者和内容创作者使用。技术细节:他们做对了什么? 如果你对技术感兴趣,这里有几个值得关注的点: 稀疏注意力机制 :GLM-5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力机制,在降低部署成本的同时保持了长文本处理能力 Futu News。通俗点说,就是"省钱又好用"。强化学习基础设施 "slime" :他们开发了一套新的训练系统,能更高效地让模型"学习"——这是为什么 GLM-5 能在推理、编码、智能体任务上表现这么好的原因之一。开源 + 商用友好 :模型权重以 MIT 许可证发布,意味着你可以免费用,甚至可以商用。这在国内大模型里算是比较良心的。

人工智能研究所AI

DeepSeek V4 发布在即，Engram 框架提前开源
1. 什么是 Engram？让 AI 拥有 O(1) 级“外挂硬盘”Engram 的核心思想非常直接：将“静态记忆”与“动态推理”分离。它作为一个独立的模块，对经典的 N-gram 嵌入进行了现代化改造，使其能够与神经网络骨干（Backbone）协同工作，实现常数时间（O(1)）的知识查找。 2. “U”型缩放定律：寻找“大脑”与“书本”的黄金比例DeepSeek 提出了一个核心命题：在参数预算固定的情况下，容量应该如何在“大脑”（MoE 专家计算）和“书本”（Engram 静态记忆）之间分配？ 3. 系统级神技：突破 GPU 显存瓶颈Engram 不仅是算法上的革新，更是工程上的胜利。与 MoE 依赖动态路由不同，Engram 的查找是确定性的——仅根据输入 Token 序列，系统就能预知需要哪些内存槽。 4. 实证结果：不仅是记性好，推理也更强了！虽然 Engram 是为记忆设计的，但它对大模型的推理能力提升却最为惊人逻辑推理暴涨： Engram-27B 在 BBH 任务上提升了 +5.0，MATH 提升了 +2.4 其原理在于：Engram 分担了早期层的“静态记忆重构”压力，让网络能够更专注于复杂的逻辑推导，等同于增加了网络的“有效深度” 。长文本“大海捞针”：在多查询 NIAH 测试中，Engram 的准确率从基准的 84.2% 飙升至 97.0%。因为它释放了注意力机制的资源，使其能更专注于处理全局的长程依赖。

人工智能研究所AI

Nested Learning：颠覆Transformer模型的下一代框架
来自Google Research（果真能够挑战谷歌的也只能还是谷歌），他们提出了一种名为“Nested Learning”（NL，嵌套学习）的全新学习框架，认为传统深度学习（如Transformer）的“深度”只是表象，真正的进步在于多级嵌套优化问题。这篇论文不仅从神经科学角度重新审视了机器学习，还提供了实际的创新模块，如HOPE，展示了在持续学习和长上下文推理上的潜力。大脑通过不同频率的脑波（如Gamma波用于快速感知，Theta波用于记忆巩固）实现持续学习，而Transformer的更新频率极端——Attention无限更新（非参数），MLP零更新（固定）。 Nested Learning的核心概念：嵌套的多级优化Nested Learning（NL）是论文的核心创新。它将机器学习模型和其训练过程视为一组嵌套的、多级的或并行的优化问题，每个问题有自己的“上下文流”（context flow）。简单来说：嵌套优化：模型不是简单堆叠层，而是多级优化。每一级优化自己的目标函数，使用梯度下降压缩上下文信息。上下文可以是令牌（tokens）、梯度或更高层信号。上下文压缩：学习本质上是压缩上下文的过程。预训练是“in-context learning”的形式，整个训练数据是上下文；推理时，模型压缩当前上下文适应任务。多级设计：级数越多，模型越具表达力。高频级（低级）负责快速适应（如短期记忆），低频级（高级）存储持久知识（如长期记忆）。这类似于大脑的多脑波频率。

人工智能研究所AI

故事的主角，是腾讯悄悄打磨了一年多的“秘密武器”—— ima Copilot。它最初只是一个能帮你“聊天”和“写文章”的AI助手，但在2026年初，它完成了一次关键进化：现在，它能直接读懂你的“知识库”，为你一键生成一份逻辑清晰、内容扎实的PPT了。
从“收藏夹难民”到“知识指挥官”ima的核心，是一个叫做 “知识库” 的功能。你可以把它理解为你私人的、数字化的“第二大脑”。这个大脑吃什么？它不挑食：你读过的公众号深度文章、下载的行业PDF报告、工作中的Word文档、甚至手机相册里拍的会议白板照片，都可以一键喂给它。我们就把过去半年收集的所有关于社交媒体的文章、报告、数据图表，统统拖进了ima的知识库。这就像为你的大脑外接了一个超级硬盘，而且这个硬盘是“活”的。当我们打开ima，在对话框里输入：“基于我的知识库，总结一下2026年短视频内容的核心趋势，并给出三点营销建议。”几秒钟后，一份结构清晰的摘要就出来了，每一条结论后面，都自动附上了它来自知识库里的哪份报告、哪篇文章。这不再是AI凭空编造的“幻觉”，而是真正基于你信任的、沉淀的资料的深度分析。瞬间就从信息的“搬运工”，变成了知识的“指挥官”。不止于聊天：从“读”到“写”的一站式流水线如果ima只是一个更聪明的聊天机器人，那故事到这里就结束了。但它的野心远不止于此。它想做的，是打通你从“获取信息”到“产出成果”的整个工作流。

人工智能研究所AI

马斯克又搞事了！他把X（就是原来的Twitter）的推荐算法代码全丢到GitHub上！这波操作直接把技术圈炸翻了天🔥
🌟 X的推荐算法：决定你刷到什么的"超级漏斗" 首先纠正个误区：X算法 ≠ Grok！千万别搞混了！ X开源的这套东西（twitter/the-algorithm），说白了就是个超复杂的信息筛选器。想象一下，每天几亿条推文，系统咋知道你想看啥？它其实是个三层漏斗，层层筛选：第一层：海选（Candidate Sourcing）从几亿条推文里快速捞出大概1500条你可能感兴趣的。其中一半是你关注的人发的，另一半是你没关注但"朋友的朋友"圈子里的。 💡 技术小八卦：这里用了一个叫SimClusters的黑科技，简单说就是把用户和推文都扔到高维空间里算相似度，有点像"物以类聚人以群分"的数学版！第二层：精排（Heavy Ranking）这才是重头戏！这1500条会被塞进一个4800万参数的神经网络里打分。点赞概率多大？会不会转发？会看多久？都算得明明白白！ ⚡ 重点来了：现代推荐系统这里大量借鉴了Transformer的Self-Attention（自注意力机制），专门捕捉你之前的行为习惯和推文特征之间那些乱七八糟的关系。第三层：人工审核（Heuristics）最后就是一些硬规则：去重、过滤看过的、删掉少儿不宜的内容等等。

人工智能研究所AI

DeepSeek 新论文 mHC：流形约束超连接——到底是什么？
过去十年，深度学习界有一个公认的“保命神技”——残差连接（Residual Connection）。它的存在就像是给神经网络修了一部直达电梯，让梯度信号能顺畅地在几十层甚至上百层楼之间穿梭。如果没有它，模型层数一深，训练就会像断了线的风筝，彻底崩溃。但问题来了：随着我们把模型做得越来越大、越来越宽，这原本救命的“单部电梯”，现在成了整个架构最大的带宽瓶颈。 DeepSeek 的“紧箍咒”：mHC 登场通俗点说，既然之前的路乱套了，我们就给这些流量加上一套“能量守恒定律”。为了应对这些挑战，DeepSeek提出了流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections，mHC）。mHC是一个通用框架，它将HC的残差连接空间投影到特定的流形上，从而恢复恒等映射特性，同时结合严格的基础设施优化来确保效率。想象一下，mHC 就像是一个极其公平的“资源置换中心”。在每一个交叉路口，它强制执行两项铁律： 1. 进出平衡：从任何一条路流进来的信息量，经过交换后，流出去的总量必须保持一致。 2. 雨露均沾：每条路径既要有贡献，也要有收获，不能让某一条路独霸所有资源，也不能让某条路彻底干涸。在数学上，这被称为“双随机矩阵”和“伯克霍夫多面体”。听起来很高深，但道理很简单：它既保留了多条路径的宽带宽，又让每一条路都像原来那部“稳定电梯”一样听话。mHC 不是随意混合矩阵，而是强制它们存在于一个被称为伯克霍夫多面体的数学流形上。 mHC 的创新之处在于它没有放弃多流连接，而是利用数学工具为这些连接加上了“紧箍咒”。 * 双随机矩阵（Doubly Stochastic Matrices）：mHC 强制混合矩阵每一行和每一列的和都等于 1，且元素非负。 * 伯克霍夫多面体（Birkhoff Polytope）：这些矩阵构成的几何空间被称为伯克霍夫多面体。从几何上看，它是所有置换矩阵（Permutation Matrices）的凸包。 * 稳定性保障：双随机矩阵具有一个优异的特性——其谱范数（Spectral Norm）不大于 1。这意味着无论经过多少层，信号既不会爆炸也不会坍缩，完美恢复了残差连接的稳定性。 DeepSeek 使用 Sinkhorn-Knopp 算法（一种通过不断交替进行行归一化和列归一化来逼近双随机矩阵的迭代方法）在每次前向传播中强制执行这一约束。

人工智能研究所AI

Space X 硬件工程师都在用的 AI 设计电路工具，几分钟搞定3周工作量
兄弟们，问个扎心的问题：作为硬件工程师，你最头疼的时刻是什么？是面对密密麻麻的原理图不知从何下手？还是为了扣那 0.1mm 的线宽跟结构硬刚？或者是在深夜里，盯着屏幕上那几千根还没连的飞线（Ratsnest），感觉鼠标都要被点烂了？就在你对着Altium疯狂拖拽走线的时候，硅谷有个叫Sergiy的哥们儿也遇到了同样的崩溃。他在SpaceX做测试板时，眼睁睁看着几天的心血被电流烧成炭。但这次他没选择继续硬刚，而是冒出一个"大逆不道"的想法：既然代码能自动编译，凭什么电路板不能？三年后，他带着Quilter杀回来了——一个让全球硬件工程师都坐不住的AI工具。它不是什么高级自动布线，而是电路板的"编译器"你可能要撇嘴了："自动布线工具我试过，布得跟蜘蛛网似的，最后还得自己重做。"打住。Quilter压根不是那种傻乎乎的"辅助工具"。它的底层是强化学习——对，就是AlphaGo打败李世石的那个技术。但这里不是用来下棋，而是让AI在虚拟世界里"玩"电路板设计。但 Quilter 不一样，它更像是一个经验丰富的老工匠：它是个“收纳狂魔”：就像装修房子，咱们普通人可能只想着把沙发电视塞进去，但 Quilter 会考虑插座在哪、动线顺不顺。它能自动算出零件怎么摆最省空间，简直是 PCB 界的“空间管理大师”。它会“察言观色”：电路板上的信号很娇贵，有的怕热，有的怕干扰。Quilter 就像一个贴心的保姆，它知道哪些线该保持距离，哪些零件需要吹吹风（散热），所有的规则它都烂熟于心，不需要你一遍遍去调参数。它有“无限分身”：最狠的一点是，它能同时尝试成千上万种方案。就像我们要去一个目的地，它一秒钟内就把所有小路、大路、高架全跑了一遍，最后把那条最快、最稳的路递到你面前。

人工智能研究所AI

最近，一个叫 AnyGen 的网站突然火了，据说它是字节跳动开发的“秘密武器”。很多人说它像谷歌的 NotebookLLM，但我体验完发现，它简直就是给 NotebookLLM 装上了手脚，不仅能“读”懂你，还能帮你“造”出来。
这到底是款什么神仙工具？简单来说，AnyGen 就像是你雇佣了一个全能的“数字管家团队”。 PPT 制作，文档编写，故事绘本，分析数据，创建网页，翻译 PDF，总结视频，转写音频等等功能一应俱全。以前用 AI，你像是在跟一个只会说话的顾问聊天，他给你建议，但活儿还得你自己干。而 AnyGen 不一样，它是个实干派。想象一下这个场景：你对着手机随便说了几句关于新产品的想法（或者扔给它一堆乱七八糟的文档），然后对它说：“帮我做个PPT。” “嗖”的一下，它不仅听懂了，还直接把PPT给你做好了——排版精美、逻辑清晰，甚至连配图都画好了。小编上传了 Attention is all you need 的论文，让他生成 PPT，排版确实精美。

人工智能研究所AI

Adobe和OpenAI联手，把真正的Photoshop、Adobe Express和Adobe Acrobat直接塞进了ChatGPT里。而且，完全免费！
没错，你没听错——你不用订阅Adobe，也不用下载软件，就在聊天框里说句话，就能用上专业级的编辑工具。这感觉就像突然有了一个私人摄影师加设计师加文秘，全天候待命。当“最强大脑”遇上“最强画笔”我们都知道，ChatGPT 就像一个无所不知的超级学霸，能写诗、能写代码、能陪聊；而 Photoshop 就像一个技艺高超的老工匠，虽然手艺无敌，但脾气有点古怪，一般人很难驾驭。过去，我们要用这把“画笔”，得先去学几个月的操作手册。但现在，Adobe 直接把自家的 Photoshop、Express 和 Acrobat 这三员大将，全部打包塞进了 ChatGPT 里。这是什么概念？

人工智能研究所AI

最近，Google Labs 像变魔术一样推出了一系列实验性产品：NotebookLM, Flow, Jules, Stitch, Mixboard, Doppl, Pomelli等等。这不仅仅是工具的堆砌，这是一场从“大脑”到“双手”的彻底武装。
Google Labs 这次发布的，不是零散的工具，而是一条完整的、自动化的创意流水线。NotebookLM 是大脑，负责输入与思考；Jules 和 Flow 是双手，负责构建与呈现；Stitch、Mixboard、Pomelli 是感官，负责修饰与传播。以前，想要完成这所有的工作，你需要组建一个 10 人的团队，花费数周时间。而现在，在这个深夜，你一个人，对着屏幕，就能指挥这支千军万马。技术门槛正在以肉眼可见的速度崩塌。未来的竞争，不再是比谁背的代码多，比谁剪辑软件用得溜，而是比谁的 NotebookLM 里塞满了更优质的知识，比谁能用 Flow 讲出更动人的故事

人工智能研究所AI

Google Gemini 3 Flash 正式发布：速度与智能的双重飞跃核心亮点： Google 推出全新轻量级模型 Gemini 3 Flash，正式宣告 AI 进入“零延迟”时代。作为首个“以下犯上”的 Flash 模型，它不仅响应速度是前代的三倍，更在关键性能上超越了自家旗舰 Gemini 3 Pro。
关键性能数据（Benchmark）Gemini 3 Flash 在多项高难度基准测试中表现惊人，打破了“轻量级 = 低智商”的传统认知：测试项目类别 Gemini 3 Flash 得分对比旗舰模型 SWE-bench代码修复 (权威榜单)78.0% 优于 Gemini 3 Pro (76.2%) GPQA Diamond专家级推理 (博士水平)90.4%达到极高水准 Humanity’s Last Exam极限综合评估 (超高难度)33.7%大幅领先 Gemini 2.5 Pro#人工智能# #Gemini 3 Pro# #Gemini 3 Flash# #谷歌新模型#

人工智能研究所AI

就在最近，Meta 再次展示了其在开源 AI 领域的统治力。Segment Anything Model (SAM) 系列迎来了第三代——SAM 3。
如果说 SAM 1 是“抠图神器”，SAM 2 搞定了视频，那么 SAM 3 则是真正“读懂了世界”。不仅如此，还有单图转 3D 的 SAM 3D 同步登场。 Meta 正式发布了 Segment Anything Model 3 (SAM 3)。不同于以往的模型只能识别“人”、“车”、“狗”这些死板的标签，SAM 3 竟然学会了理解“概念”。这不仅仅是一次版本号的更新，这是 AI 视觉理解能力的一次维度的飞跃。从“看到物体”到“理解概念”以前的 AI 视觉模型，更像是一个做选择题的学生。你给它一张图，它只能从预设的标签库里选（比如：猫、狗、桌子）。但 SAM 3 进化成了做简答题的学霸。它最大的突破在于：文本提示与视觉分割的完美融合。以前：你让 AI 分割“伞”，它会把图里所有的伞都抠出来。现在（SAM 3）：你可以说“红色的条纹伞”或者“人们坐着但手里没有拿礼物盒”。 SAM 3 能听懂这些复杂的、开放式的描述（Open Vocabulary），精准定位并分割视频或图像中的目标。在官方的测试中，SAM 3 在处理这些复杂概念时，性能比现有的系统（甚至包括 Google 的 Gemini 2.5 Pro）强了整整 2 倍！

人工智能研究所AI

谷歌刚发布Gemini 3 Pro，OpenAI立刻掏出GPT-5.2正面迎战。
这次升级，直接把AI从“聊天工具”变成了“全能工作伙伴”。四大核心升级，彻底改变工作方式：第一，它会“思考”了以前：有问必答，但可能随口瞎编。现在：像人一样先理解、再执行。例如，让它制作一份自行车店的月度财报PPT，它会先分析需求，再调用工具，直接生成一份结构完整、数据详实的文件。测试显示，它在70%的专业任务中达到或超越了人类专家水平，速度快11倍，成本不到十分之一。第二，程序员的强力外挂从前：帮忙写代码片段。现在：可以独立承包整个项目。比如，想要一个“海浪模拟”的交互网页，只需描述需求，它就能从物理算法到前端界面全部搞定。在专业测试中得分亮眼，堪称你的全职开发搭档。第三，大幅减少“胡说八道” 错误率比上一代降低了38%。回答更严谨可靠，在做分析报告和决策支持时，提供的答案更像一位严谨的学者，大大提升了信任度。第四，拥有“火眼金睛”和“过目不忘” 能精准处理相当于数本长篇小说的超长文本（25万字符），并能准确理解复杂的图表、模糊的截图。分析全年会议记录或解读设计图纸，都变得轻而易举。核心价值： GPT-5.2是专为“专业知识型工作”打造的利器。它并非要取代你，而是帮你扛下那些重复、耗时的任务，让你能腾出时间去思考战略、发挥创意——专注于真正属于人类的高价值工作。 #AI革命 #GPT5 #工作效率 #人工智能 #科技前沿 #职场进化

人工智能研究所AI

尽管自动语音识别（ASR）系统在诸多高资源语言领域已取得显著进展，但全球 7000 多种语言中的大部分仍未得到支持，数千种长尾语言实际上被忽视了。
而最近，Meta FAIR团队甩出一颗重磅炸弹——Omnilingual ASR（全语言自动语音识别）系统。不是PPT，不是Demo，是直接开源的那种。这套系统能听懂超过1600种语言，其中500种是历史上第一次被AI"听见"。更狠的是，他们还把核心模型、70亿参数的底座、350种语言的语料库，一股脑全放了出去。 Meta这次狠狠撕开了这个口子。1600种语言是什么概念？这意味着：78%的语言字符错误率低于10%（CER<10%）如果某种语言有10小时以上训练音频，达标率飙升到95%即便是数据极度匮乏的"低资源语言"，仍有36%实现了可用水平这些数字背后，是非洲部落、南美原住民、东南亚少数民族第一次拥有了"数字声音"。

人工智能研究所AI

想象一下，你导入一个公共代码库（比如GitHub上的开源项目），Code Wiki瞬间扫描全库，生成一个交互式页面。高层概念解释、类和函数定义，全都超链接到具体代码文件。卡壳了？别慌，内置的Gemini聊天代理就像你的私人导师，它不是泛泛而谈的AI，而是深度理解整个代码库的“专家”。问它“这个模块怎么优化性能？”它会基于最新上下文，给出精准答案，还附上代码片段链接。文本不够直观？它自动吐出架构图、类图或序列图，完美匹配当前代码状态——这视觉化效果，简直像给代码穿上了“X光眼镜”！
小编直接在 code wiki 上面搜索了 flash Attention 的代码库，然后 code wiki生成了一个超级震撼的图文说明，生怕你理解不了整个代码库，不仅从头告诉你整个代码库的关系，还把整个代码整理成文档，让你参考学习。而 Google 也考虑到你若真正读不懂那个部分的内容，还给你提供了 Gemini 助手，随时跟他讨论关于代码库的任何内容，简直不要太爽。你若从头读到尾这篇长文，你肯定会读懂 flash Attention。

人工智能研究所AI

最大开源模型Kimi K2 Thinking：开源AI“思考大师”，重塑智能边界
什么是 Kimi K2 Thinking？简单来说，Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）推出的旗舰级开源模型。它拥有 1 万亿参数（trillion-parameter），但在实际推理时只激活约 320 亿参数，采用 Mixture-of-Experts（MoE，多专家）架构。它支持 256K token 的上下文窗口，能处理极长文本、代码库或复杂项目。它训练时就被设计为「边思考边 action」，也就是 end-to-end 训练它在推理过程中可以不断调用工具（如搜索、编程、浏览等），进行数百步连续操作。它还支持原生 INT4 量化，在低精度下仍能维持高质量，这意味着推理更省资源、部署更灵活。据官方介绍，这个模型能执行高达200-300个连续工具调用，而无需人类干预！想想看，这相当于让AI独自完成一场马拉松式的脑力挑战，从数学难题到逻辑推理，再到实时数据分析，全程不掉链子。Hugging Face上的模型页面直言：它从Kimi K2起步，但加入了先进的推理机制，让AI真正“会思考”。

人工智能研究所AI

OpenAI 发布 GPT-5.1：8 种“人格”，真强大
核心爆点：AI开始学会“偷懒”了自适应推理：AI 会“想”了，但不会一直想，自适应推理”是 GPT-5.1 的核心技术亮点之一。什么意思？简单来说，就是 ChatGPT 不再盲目地用同样强度“思考”每一个问题，而是根据任务难度动态调整：什么意思？以前的AI像个拼命三郎，不管问“1+1=？”还是“证明哥德巴赫猜想”，它都咔咔一顿算。但现在GPT-5.1 Instant据说能自主决定要不要“动脑”。简单问题：秒回，不多BB复杂问题：默默进入“沉思模式”，给你整出花来这像什么？像职场老油条。新人啥事都较真，老手懂得“精力管理”。OpenAI这次把AI从“傻快”推向了“精快”。据说在AIME 2025数学竞赛和Codeforces编程测试中，这家伙的成绩直接起飞——不是因为算力更强，而是因为它学会了“该省省该花花”。人格大爆炸：从“机器人”到“戏精”除了技术上的升级，GPT-5.1 在对话风格上也给出了更多选择，让 ChatGPT 不再千篇一律。1.新增语气预设专业（Professional）、直率（Candid）、古怪（Quirky）。连同原来的“默认”“友好”“高效”“极客”“愤世嫉俗”，总共 8 种风格。尤其是这个 “古怪”（quirky）选项，细思极恐。AI不再满足于“有用”，它要开始“有趣”了。想象一下，你让它写代码注释，它给你来一段单口相声；你问它失恋怎么办，它先丢个表情包再讲大道理。我敢打赌，这个功能会让ChatGPT的日活翻一倍。为什么？因为人类本质上是情绪动物。一个能切换“人格”的AI，等于同时雇佣了：高冷顾问、暖心闺蜜、毒舌导师、逗比同事

人工智能研究所AI

挑战 Claude，字节跳动重磅推出豆包Seed-Code：AI编程革命来袭！
在性能方面，在业内多个主流编程评估数据集上，豆宝种子代码的得分均高于国内模型，例如 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 和 GLM-4.6。其整体性能仅次于目前人工智能编程领域的顶级模型——Claude Sonnet 4.5。模型能力解析 — 豆包Seed Code的三大核心亮点 256K 超长上下文能力传统编码模型在处理大型项目、多模块、跨文件修复、代码仓库级别上下文时，常受限于上下文长度（如几十K 字符、几万 tokens）。而豆包Seed Code主打“支持 256K 长上下文”，使得它能够“轻松处理长代码文件、多模块依赖等复杂场景”。 2. 视觉理解＋生成能力 — 编码模型不止写代码豆包Seed Code还被称为“国内首个支持视觉理解能力的编程模型”。输入可以是 UI 设计稿、页面截图、手绘草图：模型可以依据这些视觉信息生成对应前端页面代码。不仅生成新页面，还能“对生成页面进行视觉比对，自主完成样式修复和 Bug 修复”。 3. 兼容性强＋工具生态接入快一个模型再强，如果开发者切换成本高、工具适配差，那它的实际落地价值会大打折扣。豆包Seed Code则在这一点上下了工夫：与 Claude Code（Anthropic 的编码系列）原生兼容，只需 “几行代码” 即可完成切换。担心切换工具的麻烦？豆包Seed-Code完美兼容Anthropic API（Claude API），对于使用Claude Code的团队，只需几行代码即可迁移，享受更高性价比的服务。

人工智能研究所AI

Google Skills 是 Google 于 2025 年 10 月推出的全新学习平台，旨在帮助用户免费获取 AI（人工智能）及其他相关领域的技能培训。该平台整合了 Google 内部的多种教育资源，包括来自 Google Cloud、DeepMind 和 Grow with Google 的内容，提供了一个一站式的学习环境，适合初学者到专业人士使用。
主要功能与内容： Google Skills 平台包含超过 3000 门课程，覆盖广泛主题： AI 学习路径：从 AI 基础到高级主题，如机器学习、生成式 AI 和 DeepMind 的前沿内容。用户可以学习如何使用 Google 的 AI 工具，如 Vertex AI 或 TensorFlow。云技能：继承自 Google Cloud 的培训，包括云计算、数据工程和 DevOps。其他领域：数据分析、数字营销、网络安全和职业发展技能。互动元素：提供动手实验室、测验和项目，帮助用户实践所学。

人工智能研究所AI

Transformer的革新：一目十行的“超级大脑”
2017年，Google的论文《Attention Is All You Need》横空出世。Transformer的核心绝招就是——自注意力机制。你可以把它想象成一种超强的阅读理解能力：当它处理一个句子时，它能同时关注到句子中的所有词，并智能地分析出每个词与其他词之间的关联强度。例如，处理“苹果公司发布了新款手机”这句话： · 看到“苹果”，它会更关注“公司”和“手机”，而不是“吃”。 · 看到“发布”，它会紧密关联“公司”和“手机”。这种机制让它能瞬间把握句子的核心语义和结构，真正做到“一目十行”。两大核心优势： 1. 并行处理：可以同时处理整个序列，训练速度极快，为训练超大规模模型奠定了基础。 2. 强大的上下文理解：无论词语相隔多远，自注意力机制都能精准捕捉它们的关系，生成更准确、更连贯的内容。它带来了什么？ Transformer不仅是ChatGPT的基石，更已深入我们生活的方方面面： · 搜索引擎：让你搜得更准。 · 智能翻译：让翻译结果更地道。 · 内容推荐：精准猜到你喜欢什么。总而言之，Transformer凭借其强大的并行能力和对上下文的深刻理解，成为了当今自然语言处理乃至整个AI领域的基石架构，开启了大模型时代的新纪元。如果你想了解哪个具体应用背后的原理，欢迎在评论区告诉我！