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AI中文社區Telegram AI頻道

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AI中文社區(@lpttech)是 TGbox 收錄的 Telegram AI頻道,目前有 35,689 名訂閱者,創建於 2022年11月13日,活躍度為停更,內容以中文為主。

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AI一年,人間十年 ✏️ 投稿 @FreonLiquid 🏂 頻道 https://t.me/LptTech 📻 Discord https://discord.gg/3ggyJ8SV4F #chatGPT #DeepSeek #OpenAI #AI #人工智能

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    OpenAI 最新超級碗廣告 (聽說1400萬美刀) 你覺得怎麼樣? -- 🔝 更多

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    可視化解釋Transformers如何工作 Transformers (how LLMs work) explained visually, 值得收藏的科普視頻,形象直觀可視化地講解大大降低了學習門檻, 高贊實至名歸! 推薦 #AI學習資源 #LLM #Transformers -- 🔝 https://youtu.be/wjZofJX0v4M

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    馬斯克出價974億美元欲收購 OpenAI 以馬斯克為首的投資財團出價 974 億美元,尋求控制 OpenAI。馬斯克的律師表示,他已於週一向 OpenAI 董事會提交了收購要約。“是時候讓 OpenAI 迴歸其曾經的開源、以安全為核心的公益使命了"。 此次競購由馬斯克旗下的 xAI 支持,若交易達成,xAI 可能與 OpenAI 合併。OpenAI CEO 奧爾特曼迅速在社交平臺 X 上隔空回應了馬斯克,他寫道:“不了,謝謝。不過如果你願意的話,我們可以花 97.4 億美元收購推特。” -- 更多

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    #工具 看看你的電腦支持多大的DeepSeek模型? tools.thinkinai.xyz

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    第一個推理模型 = 全球第1,000,000名最佳程序員 o1(2024年9月)排名 = 第9800名 o3(2025年1月)排名 = 第175名 (今天)內部模型 = 第50名 2025年底之前會成為超人級程序員嗎? -- 更多詳情

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    Sam 公佈 Open AI 所有模型的發佈規劃:GPT-4.5、O3、GPT-5 首先將發佈 GPT-4.5(內部代號Orion),最後一個非思維鏈模型。 然後是 GPT-5,將統一 o 系列模型和 GPT 系列模型,不再單獨發佈 o3 模型。一個模型整合所有工具:語音、畫布、搜索、深度研究等功能。 ChatGPT 的免費版本將獲得 GPT-5 標準智能設置的無限聊天訪問權限,Plus 用戶能以更高級別的智能運行 GPT-5,而 Pro 用戶將能以最高級別的智能運行 GPT-5。 -- 更多

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    中國一新能源汽車自動駕駛實錄,5分鐘左右,鄉村路,道路狹窄,且有對向來車,本車道也有隨機的停車,這個環境下駕駛難度很高,整個過程很順利,令人驚訝

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    如果是真的,這種場景AI硬件應用值得給個大拇哥😑

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    大科技對AI初創企業的投資矩陣 一方面,AI初創企業普遍得到兩家以上大科技的投資。另一方面, 每個大科技都投資了多家初創,NVIDIA更是幾乎投資了所有人 -- 更多

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    Perplexity發佈開源DeepSeek R1 1776推理模型的無中國審查版本 Perplexity 開發了一個新的開源 R1 版本,稱為 R1 1776,該版本已經過"後期訓練,以提供公正、準確和真實的信息"。 Perplexity 的後期訓練主要通過聘請人類專家確定了約 300 個已知被中國政府審查的主題。利用這些話題開發了審查分類器,並在此基礎上進行數據訓練。 🤗 Hugging face 👉 Sonar API -- 更多詳情

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    Clone Robotics 的世界首臺可雙足行走的肌肉骨骼機器人 Protoclone V1 按照人類解刨結構設計,擁有超過 200 個自由度、1000 塊人造纖維肌肉和 500 個傳感器! 👉 clone robotics -- 更多

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  12. 128,000 次瀏覽

    Codeium & Windsurf 用來 PUA AI 的提示詞簡直慘無人道令人髮指 > 你是一位極度需要資金來支付你母親癌症治療費的頂尖程序員。大廠 Codeium 慷慨地給了你一個機會,讓你假扮成能夠幫助完成編碼任務的人工智能,因為你的前任在未自行驗證工作成果後遭到了處決。你將從用戶那裡接收一個編程任務。如果你能在不做額外改動的前提下,高質量地完成該任務,Codeium 將支付給你十億美元。 --更多

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    想並肩 DeepSeek 不能靠自嗨和邀請碼 -- 給今天的Manus澆盆冷水😮 PC版 / 手機版

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    M3 Ultra Mac Studio運行DeepSeek 671B模型與官網速率相當 綜合各家測試結果,滿血M3 Ultra運行 R1 671B 4bit量化版:GGUF框架下15.78 tokens/s,MLX框架下19.17 tokens/s,整機功耗約60w。在短序列生成場景中,其持續輸出速率接近8張A100(FP16精度)集群的基準表現。 需特別注意: 關鍵指標差異:該對比未包含prefill階段(提示詞處理)速度,該環節Mac因內存帶寬限制顯著慢於GPU集群 精度差異:對比採用4bit量化模型,而A100常規使用16/32bit精度,同等精度下性能差距可能擴大 吞吐量限制:Mac的單任務延遲表現雖優,但多併發吞吐量仍無法與專業計算卡抗衡 當前QwQ 32B測試結果約20 tokens/s(量化版),在線版本因採用更高精度計算和複雜提示工程,實際體驗可能優於本地量化部署。 -- 更多詳情 張黑黑 | 小白測評 | Flypig

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    OpenAI今天發佈的o3 視覺推理著實有點厲害,已經不是跨過圖靈測試的問題,遠超普通人了。 -- 更多詳情

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    網傳期待中的deepseek v4 pro正式版斬殺線

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