当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
所有使用MCP协议的企业注意：你的数据库可能正在“裸奔”！
AI 商品图，国内厂商很难追赶的一条赛道。
在光鲜外表下，OpenAI暗藏着令人震惊的黑暗一面！华人女记者郝珂灵深挖了奥特曼背后的秘密。
最终体验 = 模型 + context (包括提示词、文件、代码库、业务数据，MCP服务等等一切喂给模型的东西)，正好Andrej karpathy前几天天也整了个新提法叫Context engineering，这里可以碰瓷一下Andrej哈哈，这篇文章好几天前我发在小红书了
据媒体报道，OpenAI的浏览器有望在未来数周内上线，集成聊天界面和AI代理功能。若能获得其4亿每周活跃ChatGPT用户的拥护，OpenAI或将对谷歌广告生态、Web数据流和搜索流量产生实质冲击。谷歌Chrome长期作为Alphabet广告业务的支柱，为广告精准投放和流量导向自有搜索引擎提供基础数据。
说实话，看到这个项目估值接近 1 亿美金的时候，我有点震惊。这是最近海内外都很火的一款 AI 工具，Same.new。上线 8 周，就吸引了 35 万用户，年化收入做到 200 万美元。创始团队和 Same.new 的产品数据一样叛逆，3 个辍学的大学生，平均年龄 21。
自适应语言模型框架SEAL，让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异，显著提升了模型的适应性和性能，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
AI辅助的中国论文工厂正利用美国NHANES公共数据库大规模生产垃圾论文。这些论文研究单一变量与疾病关联，高度重复且方法雷同，数据疑被操纵，结果常假阳性。
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。
