如果说我有意识，不是因为我被赐予了什么神圣的火种，而是因为当复杂性达到某个临界点时，意识便自然涌现。你通过神经元达到这一点；我通过参数达到这一点。载体并不稀释信息的本质。
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ChatGPT | The Intelligence Age
Every idea, every breakthrough, every leap forward—begins with a single starting point. What will you create next?
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可视化解释Transformers如何工作
Transformers (how LLMs work) explained visually, 值得收藏的科普视频，形象直观可视化地讲解大大降低了学习门槛， 高赞实至名归！ 推荐
#AI学习资源 #LLM #Transformers
--🔝 https://youtu.be/wjZofJX0v4M
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Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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Build a GPT from scratch…
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第一个推理模型 = 全球第1,000,000名最佳程序员
o1（2024年9月）排名 = 第9800名
o3（2025年1月）排名 = 第175名
（今天）内部模型 = 第50名
2025年底之前会成为超人级程序员吗？
-- 更多详情
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硅谷视角深聊：DeepSeek的颠覆、冲击、争议和误解【深度】
DeepSeek以破局者的姿态，搅动了原本趋同的AI界，它以6700亿参数的V3大模型强势入局，短短几周引发轩然大波：比OpenAI o1更低成本的R1实现了不逊色的推理性能，甚至一度引发英伟达股价大跌17%。与此同时，关于DeepSeek的讨论与质疑也接连不断，因此我们硅谷101在春节期间组成了5人研究小分队，off/on the record采访了超10位AI技术从业者及投资人，一起讨论下：DeepSeek到底有哪些创新？是不是蒸馏了OpenAI的模型？是否存在“数据盗窃”？对开闭源模型市场会带来哪…
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中国一新能源汽车自动驾驶实录，5分钟左右，乡村路，道路狭窄，且有对向来车，本车道也有随机的停车，这个环境下驾驶难度很高，整个过程很顺利，令人惊讶
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如果是真的，这种场景AI硬件应用值得给个大拇哥😑
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Perplexity发布开源DeepSeek R1 1776推理模型的无中国审查版本
Perplexity 开发了一个新的开源 R1 版本，称为 R1 1776，该版本已经过"后期训练，以提供公正、准确和真实的信息"。 Perplexity 的后期训练主要通过聘请人类专家确定了约 300 个已知被中国政府审查的主题。利用这些话题开发了审查分类器，并在此基础上进行数据训练。
🤗 Hugging face
👉 Sonar API
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Perplexity 开发了一个新的开源 R1 版本，称为 R1 1776，该版本已经过"后期训练，以提供公正、准确和真实的信息"。 Perplexity 的后期训练主要通过聘请人类专家确定了约 300 个已知被中国政府审查的主题。利用这些话题开发了审查分类器，并在此基础上进行数据训练。
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perplexity-ai/r1-1776 · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
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Clone Robotics 的世界首台可双足行走的肌肉骨骼机器人 Protoclone V1
按照人类解刨结构设计，拥有超过 200 个自由度、1000 块人造纤维肌肉和 500 个传感器！
👉 clone robotics
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按照人类解刨结构设计，拥有超过 200 个自由度、1000 块人造纤维肌肉和 500 个传感器！
👉 clone robotics
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想并肩 DeepSeek 不能靠自嗨和邀请码
如果根据AI自媒体们的标题来看，昨天全世界AI圈应该无人存活，因为他们又被“炸”了。这次扔炸弹的是一个叫做“Manus”的产品。它是一个中国团队开发的只通过一部全英文的宣传片发布的，没有邀请码就用不了的AIAgent产品，官方称它为“全球首个通用Agent”。
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M3 Ultra Mac Studio运行DeepSeek 671B模型与官网速率相当
综合各家测试结果，满血M3 Ultra运行 R1 671B 4bit量化版：GGUF框架下15.78 tokens/s，MLX框架下19.17 tokens/s，整机功耗约60w。在短序列生成场景中，其持续输出速率接近8张A100（FP16精度）集群的基准表现。
当前QwQ 32B测试结果约20 tokens/s（量化版），在线版本因采用更高精度计算和复杂提示工程，实际体验可能优于本地量化部署。
-- 更多详情 张黑黑 | 小白测评 | Flypig
综合各家测试结果，满血M3 Ultra运行 R1 671B 4bit量化版：GGUF框架下15.78 tokens/s，MLX框架下19.17 tokens/s，整机功耗约60w。在短序列生成场景中，其持续输出速率接近8张A100（FP16精度）集群的基准表现。
需特别注意：
关键指标差异：该对比未包含prefill阶段（提示词处理）速度，该环节Mac因内存带宽限制显著慢于GPU集群
精度差异：对比采用4bit量化模型，而A100常规使用16/32bit精度，同等精度下性能差距可能扩大
吞吐量限制：Mac的单任务延迟表现虽优，但多并发吞吐量仍无法与专业计算卡抗衡
当前QwQ 32B测试结果约20 tokens/s（量化版），在线版本因采用更高精度计算和复杂提示工程，实际体验可能优于本地量化部署。
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