又要重置了？用不完，疲了已经，没啥感觉了。。
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蚁工厂的文章
老书电子化项目：上海科技出版社的《数理化自学丛书》，也是刚恢复高考时，人们用于自
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Google 的消费级硬件真不咋地。。拿着最先进的工艺，很可能要打不过9月份要发
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![Google 的消费级硬件真不咋地。。拿着最先进的工艺，很可能要打不过9月份要发布的麒麟了[睡] ](https://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/44b459de33d6510e71ff03fcdb747a17.jpg)
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大模型训练的中场叙事：从 Reasoning Thinking 转向 Agent
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同行是冤家OpenAI终止与Cursor的合作关系
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[卡皮巴拉]
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MiniTorch，一个面向机器学习工程师的教学项目，帮助学生理解深度学习系统背
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DHH搞的Linux发行版Omarchy最近蛮火雷电芽衣做了个中文版出来，默认集
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2009年8月28日，新浪微博上线并向公众开放测试。生日快乐~[蛋糕]今天满17
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用 GLM-5.3 Flash，似乎不用把推理强度调到max。相比于high提升
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用 GLM-5.3 Flash，似乎不用把推理强度调到max。 相比于high提升不大，但token消耗量高了很多。
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GLM-5.3-Flash的DFlash2版本已发布（Inco AI做的，不是G
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Hugging Face的新机器人玩具Microduck，399美元一个
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#家电三巨头集体杀入具身智能赛道# 没毛病，机器人就是未来的家电。。赛道上必然要去抢的。当然短期内真把机器人当家电卖还不现实~ 现在还是长期布局。 当然对家电巨头来说还有一层现实意义：这些大家电厂本身就在厂子里大量应用机器人。 之前的机器人主要是机械臂等形态，现在具身起来了，慢慢的一
#家电三巨头集体杀入具身智能赛道#
没毛病，机器人就是未来的家电。。赛道上必然要去抢的。当然短期内真把机器人当家电卖还不现实~ 现在还是长期布局。
当然对家电巨头来说还有一层现实意义：这些大家电厂本身就在厂子里大量应用机器人。
之前的机器人主要是机械臂等形态，现在具身起来了，慢慢的一
![#曝英伟达129亿美元收购HuggingFace#
苟富贵~勿相忘[皱眉]
据 The Information 最新报道，知情人士透露，英伟达已经同意以 129 亿美元收购 Hugging Face。
当然另一家businessinsider今天的报道说是“双方近几周一直在就收购事宜进行磋商，该交易对Hugging Face的估值将超过130亿美元。 ](https://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/26ee3632239f2b779a6e2b2cb52e0228.jpg)
#曝英伟达129亿美元收购HuggingFace# 苟富贵~勿相忘[皱眉] 据 The Information 最新报道，知情人士透露，英伟达已经同意以 129 亿美元收购 Hugging Face。 当然另一家businessinsider今天的报道说是“双方近几周一直在就收购事宜进行磋商，该交易对Hugging Face的估值将超过130亿美元。
#曝英伟达129亿美元收购HuggingFace#
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据 The Information 最新报道，知情人士透露，英伟达已经同意以 129 亿美元收购 Hugging Face。
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技术博文：AI 芯片架构：主流技术路线全景解析 地址：www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures 对大模型应用场景来说，不同 AI 芯片架构的核心区别可以归结为：数据存在哪里、怎样移动、由什么单元计算，以及多颗芯片如何连接成大规模系统。 这是一篇技术密度很高的 AI 芯片架构全景综述。作者系统
技术博文：AI 芯片架构：主流技术路线全景解析
地址：www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures
对大模型应用场景来说，不同 AI 芯片架构的核心区别可以归结为：数据存在哪里、怎样移动、由什么单元计算，以及多颗芯片如何连接成大规模系统。
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Sebastian Raschka绘制的GLM-5.3-Flash架构图越来越复
Sebastian Raschka绘制的GLM-5.3-Flash架构图越来越复
Sebastian Raschka绘制的GLM-5.3-Flash架构图 越来越复杂了。 ---- 相比 GLM-5.2，这个新的 GLM-5.3-Flash 模型采用了： 1️⃣一种类似 Kimi Linear 的 3:1“超级混合”注意力模式：包含 34 层 Kimi Delta Attention（KDA），以及 11 层 Multi-head Latent Attention（MLA，多头潜在注意力）/ DeepSeek
Sebastian Raschka绘制的GLM-5.3-Flash架构图
越来越复杂了。
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相比 GLM-5.2，这个新的 GLM-5.3-Flash 模型采用了：
1️⃣一种类似 Kimi Linear 的 3:1“超级混合”注意力模式：包含 34 层 Kimi Delta Attention（KDA），以及 11 层 Multi-head Latent Attention（MLA，多头潜在注意力）/ DeepSeek
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