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Dad transforms into a “comedic performer” as he accompanies his daughter to her wedding.
老爸送女儿出嫁，秒变“我是喜剧人”。
基于 Transformer 架构的 LLM 最大的问题就是没有时间感，我觉得这是主观智能甚至是意识到重要部分，时间的连续感知和记忆的先后形成了“自我”！每次涉及到Agentic 任务我都得让模型自己使用 tool 确定操作时间，别让它靠幻觉脑补😂 不知道我这样对不对？
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OpenAI 发布
gpt-transcribe 和 gpt-live-transcribe 语音转录模型
真实录音词错误率下降一半，价格便宜 25%
真实世界录音基准上，gpt-transcribe 词错误率 8.98%，同一项上 whisper-1 是 15.21%
每分钟 $0.0045，比 whisper-1 的 $0.006 便宜 25%，准确率和价格这次往同一个方向走了
v=2
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Mastercard 宣布旗下 Mastercard Transaction Services（U.S.）LLC 已获得纽约州金融服务部（NYDFS）BitLicense 许可证，可在纽约开展数字资产活动。Mastercard 表示，该许可证将支持其推进稳定币、代币化存款及区块链支付和结算基础设施。（CoinDesk）
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看完 Transformer 论文和科普视频，很多人还是不知道 GPT 训练时到底在跑什么代码。
这个项目从零实现了一个现代LLM，注意力机制、位置编码、LayerNorm、残差连接、训练循环、学习率调度，每个模块独立成文件，每一行代码都配了注释说明原理和意图。学完不是会调包，而是真正理解矩阵层面在发生什么。
它适合想深入 LLM原理的初学者，或者实践经验有余但底层知识有缺口的开发者，把"大概懂"进一步推进到"每一行都懂"。
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