现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
在大语言模型蓬勃发展的背景下，Transformer 架构依然是不可替代的核心组件。尽管其自注意力机制存在计算复杂度为二次方的问题，成为众多研究试图突破的重点
不仅是大模型本身，Meta 也要成为 AI 基建大厂。
为什么语言模型能从预测下一个词中学到很多，而视频模型却从预测下一帧中学到很少？
OpenAI深夜放大招，正式推出“最新最强版”推理模型o3-pro！ 而且同一时间，o3模型降价80%不降智。官方测评结果显示，在专家评估中，所有人一致更偏爱o3-pro而非o3的回答。
今年苹果在 AI 上宣布的诸多所谓新功能，例如实时翻译、快捷指令等，并无太多革命性；至于视觉智能 (visual intelligence)，不仅功能落后 Google Lens 六七年，交互体验上也远未达到一众 Android 友商的内置 AI/Agent 产品在 2025 上半年水平。
大模型的落地能力，核心在于性能的稳定输出，而性能稳定的底层支撑，是强大的算力集群。其中，构建万卡级算力集群，已成为全球公认的顶尖技术挑战。
游戏直播等实时渲染门槛要被击穿了？Adobe 的一项新研究带来新的可能。
为什么语言模型很成功，视频模型还是那么弱？
给大模型当老师，让它一步步按你的想法做数据分析，有多难？
