DeepSeek NSA技术：低成本高效率的AI推理革命
DeepSeek推出的NSA技术是一种硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，专为超快速长上下文训练与推理设计。该技术通过动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩和细粒度token选择等核心组件，在降低成本的同时保持高性能，为AI领域带来了一场真正的降本增效革命。
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博弈论入门：当博弈论遇上机器学习
本文从个人视角出发，探讨了博弈论与机器学习的结合，介绍了博弈论在支持向量机（SVM）、生成对抗网络（GAN）和强化学习中的应用，并展望了未来的发展方向。
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一次搭建胜过亿次编码：MCP与Anthropic协议如何定义AI智能体未来
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OpenAI发布o3思维链，网友热议：感谢DeepSeek带来的挑战
文章详细介绍了OpenAI最新发布的o3思维链模型及其背后的故事，并探讨了网友对此事的看法以及对未来AI发展的展望。
智能合约2.0来袭：AI自主编写+执行，颠覆传统逻辑｜我亲历的未来契约革命
作者分享了近期接触PaperCoder框架的经历，探讨了AI智能体生态的发展趋势，介绍了Kimi开源视觉模型的技术亮点，并展望了IT3.0时代的人机物三元融合前景。
Claude 3.7 Sonnet：AI领域的又一里程碑，如何看待其潜力与挑战？
Claude 3.7 Sonnet是Anthropic推出的全新混合推理模型，本文从技术亮点、市场表现、经济成本及未来展望等多个角度进行深度剖析，探讨其潜力与挑战。
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LSTM之父的惊人声明：1991年我就提出了线性自注意力机制，领先Transformer 26年
LSTM之父Jürgen在报告中指出，他在1991年就已经提出了线性自注意力机制，这一发现比Transformer早了26年。本文将带你深入了解这一惊人的历史，并探讨其对未来AI发展的影响。