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DeepSeek 如何影响硅谷的 AI 格局
DeepSeek作为人工智能领域的新兴力量，其快速崛起引发了对AI创新未来、开源主导地位和传统AI商业模式可持续性的讨论。文章探讨了DeepSeek的成功因素，包括其高效的模型设计、创新的训练方法以及开源策略，分析了其对AI行业格局的潜在影响，并探讨了现有AI公司如何应对这一不断变化的局面。
少即是多：研究表明 AI 模型在自主学习时泛化效果更好
香港大学和加州大学伯克利分校的一项新研究显示，在没有人工标注数据的情况下，语言模型和视觉语言模型能够更好地泛化。这一发现挑战了大型语言模型社区的主流观点，即模型需要手工标注的训练样本。研究表明，过度依赖人工示例反而可能对模型的泛化能力产生负面影响。
供应链与AI：从优化到预测的全新未来
AI方案并不是供应链领域的新技术，其中很多要素在某些场景下已经被使用了几十年。只是最近以来，更多新兴案例开始快速涌现。
我们花了1000亿美金，却离AGI越来越远了？
在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。
白皮书
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