老兵”逐渐远去：英伟达将停止更新 Maxwell、Pascal、Volta 三架构 CUDA 支持
本文从个人视角出发，回顾了英伟达Maxwell、Pascal和Volta三大老架构的历史贡献，并对其即将停止CUDA支持的消息进行了深入分析。
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腾讯混元T1模型发布：超快吐字、秒回消息，深度推理能力惊艳
作为一名科技爱好者，我被腾讯发布的混元T1模型深深吸引。这款基于混元Turbo S打造的推理模型，不仅吐字快、能秒回，还特别擅长处理超长文本内容。通过大规模强化学习以及专项优化，混元T1在多项基准测试中取得了优异成绩。从金融到教育再到医疗，它的应用场景十分广泛，未来潜力无限。
AI如何区分猫和狗：从个人视角探索背后的科技奇迹
本文从个人视角探讨了AI如何区分猫和狗的技术原理，介绍了图像特征提取、数据重要性以及AI与真实世界的差距，并展望了未来的发展方向。
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OpenAI 推出“强化微调”计划：让创建专家大模型更简单了
OpenAI推出了“强化微调”计划，旨在通过特定领域数据对大型语言模型进行优化，使其从“高中水平”提升至“博士级专家”的能力。这项技术将为高校、研究人员和企业提供独特的AI解决方案，特别是在法律、保险、医疗保健、金融和工程等领域。
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OpenAI发布Agent工具包，Manus AI引发全球热议
OpenAI发布全新Agent工具包，引发全球关注。与此同时，国产AI Agent产品Manus也崭露头角，但面临国内外市场反应不一的挑战。本文从技术复现、开源项目及未来发展趋势等方面，全面解析AI Agent领域的最新动态。
深度揭秘：GPT核心机密意外曝光背后的真相
本文从小明的视角出发，详细解读了微软论文意外曝光GPT核心机密事件。通过分析4o-mini和o1模型的特点以及GPT的技术原理，探讨了这一发现对AI行业的深远影响。
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
作为一名深度学习初学者，我在学习卷积神经网络时遇到了池化层这个概念。本文将从个人视角出发，详细解释池化层的工作原理、参数设置及其优缺点，并结合实际应用场景，帮助读者全面理解池化层的作用。
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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。
博通替代不了英伟达｜硬科技的现实与未来
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博弈论入门：当博弈论遇上机器学习
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