Search results for LLM
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几周前我提到过：LLM的出现，使我们能够从人类历史所有文献中，发现人类尚未意识到的隐秘关联。
最近，我发现了一种LLM深度研究（Deep Research）的绝佳应用方式。我曾建议北外、上外从事英美文学、比较语言学和高级翻译研究的朋友们，在AI时代发挥他们积累的大量阅读优势，借助LLM生成前所未有的内容与推理。
这种研究不同于传统论文，不追求可复现性，也不同于新闻，不依赖一线采访。它基于跨语言、跨地域、跨时空的大量人类文献，仿佛是在高维数据空间中切割出一条独特的推理路径，用以预测经济和社会走向，提出创新的社会、组织或商业思想，开拓科研新方向，甚至提供可实践的操作指南。
哲学系、英美文学系、欧语系的博士及研究学者，在长期积累的海量阅读中培养出庞大的知识基础，这是他们独特的优势。他们的阅读量超乎寻常，且跨语言的训练使他们拥有独特的思维方式，而中文本身又是语言上极富创造力的媒介。
LLM堪称“类比大师”。当前，大多数使用者仅让其进行事件、词汇或概念级别的类比。然而，如果将整本文学作品及其复杂内容视作一个庞大的类比空间，效果又会如何？
大学时，室友偶然在图书馆英文区发现了一个小角落，我们称之为“禁书区”，《使女的故事》就是在那里读到的，还有《1984》、《动物农场》等政府曾禁的书籍。《使女的故事》尤其特别，因为书中每个细节都取材自真实历史事件，却构建出一个虚构的未来世界。
借助这种概念，我利用LLM的深度研究能力，推演了全球经济衰退背景下，女权主义可能遭遇的巨大倒退，并全面基于当前主要经济体，引用了历史上真实发生的类似事件。
历史告诉我们，女性权利的倒退往往不是经济危机的直接结果，而是社会与政府在危机中的选择。每一次倒退，都需要耗费十年乃至一代人努力才能恢复。而每一次经济动荡中，女性也从未停止抗争。
女性真正保有应得的权益需要知识和理性。在经济衰退中，让男人都不得不服你的见解。不是见男就骂，怼天怼地，在实际生活中又不学无术，既不赚钱，也不做家务，也不带孩子。
https://t.co/U3dya2468p
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9个MCP、LLM和AI代理的视觉解释：
https://t.co/VNc1VtSlrS
来自：Akshay 🚀 https://t.co/7cZCIGi9Zy
9个针对AI工程师的MCP、LLM和AI代理备忘单（含视觉图）：
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Deepseek on #Microcontroller#? Running #LLM# on RT-Thread. Check this out: https://t.co/LbNadOTRw5
#opensource# #embedded# #RTOS# #DeepSeek# https://t.co/2bMktUKiQr
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What if -- despite all the hype -- we are in fact underestimating the effect LLMs will have on the nature of software distribution and end-user programming? some early, v tentative thoughts: 1/
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😂🤣 What would you have done? https://t.co/LlMeftPxZR
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超级人工智能AGI又一难题被解决！
大语言（LLM）模型的缩放定律（scaling law）的最大阻力，是用于训练的整个互联网的数据已经耗尽，ai进化速度放缓，
直到《Absolute Zero》论文横空出世！
论文团队抛弃了人工标注，让AI自己生成数据，实测效果，行业最佳（Sota）！
这对agi，意味着什么？🧵 https://t.co/n5HLLTy5q7
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今天下午去我的老东家金山办公做一个题为《Go+、LLM+MCP与架构》的演讲，干货很多（近40页）。希望我演讲后分享 PPT 的同学欢迎留言。 https://t.co/qo23cnDwJk
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怎么成长为优秀的工程师？怎么做架构？上周的一个演讲 PPT：https://t.co/H0mCnqlwOm https://t.co/4vG0l2gyNH
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Google 发布了一份 68 页的提示词工程
这份《Prompt Engineering》白皮书系统介绍了如何为大型语言模型（LLM）设计高效提示（prompt）。
1、解释了 LLM 的工作原理和输出配置，包括温度、Top-K、Top-P等采样参数的作用。
2、介绍了多种提示技巧，如零样本（zero-shot）、单样本（one-shot）、少样本（few-shot）、系统提示、角色提示、上下文提示、逐步推理（Chain of Thought）、自洽性（Self-consistency）、思维树（Tree of Thoughts）和ReAct（推理与行动结合）等。
3、文档还涵盖了代码提示的应用，包括编写、解释、翻译和调试代码。此外，还介绍了自动提示工程（APE）方法，用于自动生成和优化提示。最后，总结了一系列最佳实践，如提供示例、简化语言、明确输出要求、使用变量、控制输出格式、记录提示版本等，强调提示工程是一个持续迭代和优化的过程。
墨问用户整理了一份 pdf，这里下载
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很多小伙伴想学 AI，我这边推荐一下融资了 900w 的 Mira 项目的旗舰多 LLM 聊天应用 Klok，可以免费使用 GPT、DeepSeek 和 llama。
而且因为 Mira 的公开测试网昨天上线，撸毛的小伙伴也可以一边学 AI 一边获得积分。每次在 Klok 里提问都会获得积分，使用得越多，赚取的积分越多。
除此之外，邀请好友加入，还可以获得 Klok PRO 的独家访问权限。
小伙伴们可以点我的链接注册一下，多使用，将来可能凭借积分会获得空投呢：
https://t.co/qEU8jULsiw
Mira 是一个通过多个 AI 模型共识验证 AI 输出的网络，可以减少 AI 错误并消除对 AI 的人工监督。这样 AI 就能够自主运作，能解放人类出万亿的价值和生产力。
建议关注一下@Mira_Network 的官推，随时获取最新消息。
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“语言之所以是智能，不是因为它能被说出，而是因为操纵语言的主体——知其所言、调其所言、欲其所言。”
所以LLM目前的文本生成只相当于我们的语言区神经元放电？ https://t.co/YIqnBd58mJ
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ai在很多方面已经超越了人类
那么，在几乎所有人的最关注的一件事情：
赚钱，
在这方面，ai能超越人类吗？
最新的论文《Vending-Bench》就做了这样的一个测试，
他们还从相当有难度的赚钱方法开始测：
大型语言模型（LLMs）能经营一家企业赚钱吗？
让我们一起来一探究竟：🧵 https://t.co/eL2ouqUieX
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China uses DeepSeek AI to develop J-35, J-50 stealth fighters, embedding LLMs into core aerospace R&D workflows.
https://t.co/mnMg6JqgC8
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这是构建MCP服务器的最简单方法：
1. 使用Gitingest将FastMCP仓库转换为LLM准备好的文本。
2. 下载文本文件。
3. 将其上传到Google AI Studio，指定MCP服务器类型。
Gemini 2.5 Pro处理其余工作！ https://t.co/wOOWjMAszY
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根据宝玉老师@dotey 关于notebooklm的反向工程获得的系统提示词，用自己最新分享的论文内容和读书笔记，生成了一个播客节目，不想用这个词，但效果只能说太炸裂了。
「LLM, Reasoning」论文 Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example
心有灵犀一点通，只用1 个训练样本去打动模型，让LLM的reasoning能力巨大提升。
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很少看到Web3在 #AI# 领域有这么大金额的投资了，我相信随着 #AI# 开源化运动的兴起，定制化LLM+GPU分布式组合方案，将成为下一个GPU矿工的爆发机会。
恭喜 @NousResearch ，让我们感到 #AI# 与加密，新的希望和前景。值得期待一下！🫡 https://t.co/sGyVOXfLq4
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您只有对赛道和项目，如数家珍，才能显得毫不费力！做好分类，做好投研，做好筛选，文末分享我们内部投研的模版方案，仅供参考。
作为加密基础投资者初中阶入门：
首先要知道项目是做什么的
路线图有没有更新，是否按期完成list
项目当前市值是多少
最后一轮估值是多少
团队和投资背景如何
代币解锁情况分析
中阶情况：
竞品分析，核心竞争力与差异化
舆情监控，当前市场讨论热点是什么(比如最近AI领域的MCP)
价值捕获，代币经济学和价值捕获
数据跟踪，用户量，协议收入，TVL等等
项目风险，评估最差情况下，项目存在的风险点
高阶暂时不说了，这需要到投资决策层面，不适合一人做决策，一般需要3-5人的投委会。
上述只是要做好加密投资的基本操作，当行情来的时候，做到胸有成竹，敢于下重注，才能行稳致远。🧐
我们公司内部的投研基础框架方案：
https://t.co/RGhLWH3M1k
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Say GM to @Alibaba_Qwen!
We’re proud to announce a strategic collaboration between FLock and Qwen, a world-leading open-source LLM series developed by @alibaba_cloud.
For years, decentralized AI has been questioned for its lack of real-world utility.
Today, FLock rewrites the narrative.
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Grok 3 mini sounds cute, but it's the best reasoning model on the planet. It crushes flagship models on benchmarks, while being 5x cheaper.
This thing sets a new gold standard for all LLMs, and our team won't stop pushing the boundaries here. LFGroook 🚀
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