一、研究背景与技术动机 近年来，大型多模态模型（Multimodal Foundation Models）的发展使得 AI 在文本、图像、音频、视频等数字领域具备强大的理解与泛化能力，典型如 Gemini、GPT-4、Claude 3 等。然而，将这种“数字智能”转移到现实世界中 Read more
论文TextGrad: Automatic "Differentiation" via Text提出了TextGrad框架，该框架以“文本反馈反向传播”为核心，模拟自动微分的思想对AI复合系统进行系统性优化。该方法不仅在多个领域取得领先性能，更展示了LLM结合优化理论在科研、工程 Read more
报告由ChatGPT Deep Research分析得出，耗时11分钟，综合检索了43个信息源。以下具体信息仅作初步核对，仅供参考。 1. 性能参数 定位及动力：F-47是美国空军推出的第六代有人战斗机，用以接替F-22“猛禽”战斗机yzwb.net worldjournal Read more
听一个历史讲座视频时，临时起意，想了解清朝同年代英、美、日的一些重要历史事件。于是乎让ChatGPT Deep Research（深入研究）给出研究答案。以下为对话和输出过程： 我提出研究需求： 时间轴以清朝康熙登上皇位为时间起点，结束时间为清朝结束。在此同一时间轴上，查询并梳理 Read more
FireSat计划的核心目标是利用人工智能（AI）和卫星技术实现早期野火探测，以在火灾扩散前进行有效干预。该项目由 Google Research 牵头，并与卫星制造商 Muon Space 及多个合作伙伴共同推进，最终形成一个由 50 余颗卫星组成的星座网络。FireSat可填 Read more
论文Transformers without Normalization的研究证明了Transformer可以在无归一化的情况下稳定训练，并提出了一种简单的替代方法 DyT。DyT 通过 动态缩放 tanh 取代 LN，成功复现了归一化层的作用，并在多个实验中达到了等同或更优的性 Read more
在神经网络中，归一化（Normalization） 是一种用于调整和标准化神经元激活值的方法，主要目的是 加速训练、提高稳定性、改善泛化能力。归一化方法最早是在深度学习训练中为了解决梯度消失和梯度爆炸问题提出的，随着研究的深入，其作用已扩展到 优化优化器的行为、提高模型泛化能力， Read more
论文SANA-Sprint: One-Step Diffusion with Continuous-Time Consistency Distillation研究成果为SANA-Sprint模型，该模型通过训练自由的 TrigFlow 变换、稳定一致性蒸馏、对抗蒸馏和实时交互能力 Read more
时代变了，大辫子派不上用场。适应时代，改用枪。 神鞭傻二说得好：“辫剪了，神留着。祖宗的东西再好，该割的时候就得割。无论怎么变，也难不死咱们，什么新玩意儿都能玩到家，一变还得是绝活。” AI是IT新时代的新玩意儿。我等码农对于新玩意儿，也得能玩到家。其他行业，恐怕也得如此。 Read more
AI辅助编程，把需求定义清楚，尽可能定义到细节，可让效率大增。需求定义多花10分钟，大概率会在后续编程调试中节省数小时甚至更多时间✌️ AI-assisted programming benefits greatly from clearly defining requireme Read more
深度神经网络（DNN）在各种任务上取得了巨大成功，其中一个关键因素是大规模训练数据的可用性。然而，在存储受限的情况下，高效训练深度网络仍然是一个重大挑战。数据集蒸馏（Dataset Distillation）技术被提出用于将大规模数据集压缩成小规模的合成数据，同时尽可能保留原始数 Read more
一、引言GPT-4.5 是 OpenAI 迄今为止最大、最具知识性的 AI 模型，其目标是相较于前代模型（如 GPT-4o）更具通用性，同时保持高效的 STEM 领域推理能力。该模型采用了扩展预训练规模的策略，并结合了先进的监督微调（supervised fine-tuning, Read more