您在使用LLM时，如果遇到它胡说八道或者彻底偏题，第一反应是什么？大概率是直接关掉窗口，新开一个对话，懒得跟机器废话。但您可能不知道，这个看似再正常不过的习惯，正在给下一代大语言模型的训练库疯狂“投毒”。
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
官方宣传语：你是否隐隐担忧，自己或身边的人正在：参与一场席卷所有人的技能大退化？遭受 LLM 诱发的？一个名为 Sam Lavigne 的大学教授，最近发布并开源了一款名为「Slow LLM」的 AI 工具。
AirJelly 发布了内测版本。
不知道大家还记不记得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 发过一条推文。大体意思是说：现在的大多数内容仍然是为人类编写的，但未来，读取这些内容的可能就不是人类而是 AI 了。因此，从现在开始，我们就要考虑怎么把文档写得对 AI 更友好。
制药业最保守的钱，开始流向最激进的技术。
UniPat AI 做了一件事：让 AI 去预测还没发生的事，比如下个月哪家公司市值最高、某国会不会对另一个国家加关税、某个政客会不会在社交媒体上发超过 100 条帖子
我们对 AI 的爱与怕，是同一个东西。
自从大语言模型诞生起至今，AI 已经润物无声地融入了我们的工作生活，也成为了现代社会的重要组成部分。
Cheng Lou：React 核心团队成员，参与 ReactJS 的早期开发；主导了 ReasonML（后来演变为 ReScript）的开发；目前在 Midjourney 工作，参与 AI 图像生成平台的开发。
