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当技术范式重构，强者也不得不重新起跑。

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随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。

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「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了

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“这不仅仅是尴尬，这太令人心碎了。”没想到，AI圈的“瓜田”能精彩到这个地步。

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AI红利已兑现，然后呢？又是一年财报季，AI毫无悬念成为互联网企业高频提及的关键词。

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现在大部分的AI工具都在推崇“一句话帮你生成xxx”，它们致力于提供快速答案、自动化任务，甚至替代人类的思考过程。然而，我们认为思考是人类最重要的权利，人类不应该把这个权利让渡给AI，因此我们开发了知己Aletheia。

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硅谷终极野心：AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资；马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言，白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后，是提高生活水平的美好愿景，还是少数人掌控生产资料的逐利游戏？

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这篇文章，写的我眼睛疼，真的。。。

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在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天，了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品：Pollo.ai和Monica.im，希望通过这些成功案例，探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容，以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。

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最近 MCP 太火爆了，各大平台资讯普通盖地，作为 AI 领域爱好者也要尝尝鲜。