文章探讨AI时代深度思考的困境：大语言模型使人类思维系统萎缩，即时生成内容取代有机思考过程，削弱直觉与思辨力。作者以自身创作瓶颈为例，指出依赖AI导致认知基础流失，廉价知识无法替代深层理解，强调原始思考过程的价值，认为未经修饰的人类思考仍有独特意义。
多模态大模型（MLLM）在静态图像上已经展现出卓越的 OCR 能力，能准确识别和理解图像中的文字内容。MME-VideoOCR 致力于系统评估并推动MLLM在视频OCR中的感知、理解和推理能力。
上海交通大学联合中科大在本文中指出：现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足，而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。研究团队提出 Agentic ROI（Agentic Return on Investment）这一核心指标，用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值：
文章探讨人们对AI生成内容的鉴定行为本质：技术层面无意义，因AI可精准模仿人类风格，而内容价值应取决于质量而非来源。分析鉴定行为源于人类中心主义偏见和社会表演需求，预测未来实质性鉴定将消失，但表演性鉴定会因社交攀比持续存在。
“今天的寒门，是不懂AI的家庭”，这个观点一落入眼帘，就抓住了海淀妈妈郑瑞虹的注意。
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型，此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告，进一步披露了这个模型的细节。
你是否曾对大语言模型（LLMs）下达过明确的“长度指令”？
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
2025年，英伟达创始人兼CEO黄仁勋提出的“AI工厂”，正在中国半导体行业落地生根——不同于传统工厂将原材料转化为产品，AI工厂是将数据和算力转化为智能服务，帮助企业降本增效。
