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突破 MoE 限制,PEER 架构如何推动超级智能的未来发展
PEER架构颠覆了传统MoE模型的局限,开创了大规模专家池与高效路由的新纪元。探索如何通过百万级微专家和动态扩展,推动AI智能系统不断成长和进化。
几何 + CodeAct 范式,我创造了新的 AI 画图产品
探索 CodeAct 在几何推理中的应用,揭示从生成代码到执行反馈的闭环机制,带你理解 AI 执行推理背后的核心技术。
我用 deepseek-ocr 识别几何图形,结果有点意外
最近,deepseek 又引爆了一波热度。 他们新发布的 deepseek-ocr 模型,不仅能识别文字,还号称能看懂 化学分子式、数学公式、几何图形。 对我这个正好在做几何图形识别和重绘生成的人来说
从 GPT-5 Unified 系统设计中学到的工程精髓
GPT-5 Unified如何通过灵活的推理机制,让AI在不同的场景中表现得更高效、更智能?文章将揭示如何通过调度决策与深度推理让推理能力变得可控和扩展。
为什么李飞飞说:AI 真正的进步取决于世界模型
为什么世界模型和空间智能代表了人工智能超越大型语言模型的下一个前沿?别被炫酷 3D 骗了:世界模型真正改变的是 AI 的“理解能力”。
从顶流开源 Kimi K2-Thinking 学习:什么是推理模型?
Kimi K2‑Thinking 是优秀的开源推理模型,突破了传统大型语言模型的局限,以长时间推理、工具调用和自我反思为核心,展现了在复杂任务中的卓越表现。
幻觉不是 AI 的病,而是智能的宿命
过去两年里,AI 的“幻觉”(hallucination)问题成了最热门的技术话题之一。 像昨天发布的 GPT-5.2 Thinking 中也提到,最新版本的实时性错误测试又减少了 30%。
OpenAI:大模型真正的问题不是幻觉,而是不诚实
当模型输出错误内容时,我们通常认为这是能力不足。但如果模型知道自己不确定、知道自己违规,却依然给出一个看似合理的答案,这还是“幻觉”吗?OpenAI 最近的研究,将问题从正确性转向诚实性,揭示了强化学
了解和 AI 对话时真正发生了什么(你可能一直理解错了)
你发送一句话给 AI,看似是自然对话,实质是触发了一套即时计算与系统调度流程。如果不理解这一点,就无法真正高效协作。这篇文章带你第一次正确理解 AI 的运行逻辑。
AI 自主决定记忆:探索 A-MEM、Mem-α 和 Mem0
从 A-MEM 的记忆演化,到 Mem-α 的奖励学习,再到 Mem0 的图数据库记忆网,这些新方法正在重新定义 AI 的大脑结构。
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