MIT的公开课 微型机器学习与高效 AI 计算 26年秋季版更新了。还会学习如何
MIT的公开课 微型机器学习与高效 AI 计算 26年秋季版更新了。还会学习如何
蚁工厂的文章
MIT的公开课 微型机器学习与高效 AI 计算 26年秋季版更新了。还会学习如何在笔记本电脑上部署和运行大语言模型 地址：hanlab.mit.edu/courses/2026-fall-65940 本课程主要聚焦于高效机器学习（Efficient Machine Learning）与机器学习系统（ML Systems）。 这是一个至关重要的研究领域，因为深度神经
MIT的公开课 微型机器学习与高效 AI 计算 26年秋季版更新了。还会学习如何在笔记本电脑上部署和运行大语言模型
地址：hanlab.mit.edu/courses/2026-fall-65940
本课程主要聚焦于高效机器学习（Efficient Machine Learning）与机器学习系统（ML Systems）。
这是一个至关重要的研究领域，因为深度神经
微软也出自己的决策模型了，叫Microsoft-Decision-1 基于 Qwen3.5-9B 训练的。相比于jev原版，准确度更高的同时响应更快~
微软也出自己的决策模型了，叫Microsoft-Decision-1
基于 Qwen3.5-9B 训练的。相比于jev原版，准确度更高的同时响应更快~
啊？
啊？
李博杰对Jev类模型的看法
李博杰对Jev类模型的看法
原来deepseek鲸鱼玩偶长这样好想要出处图2
原来deepseek鲸鱼玩偶长这样好想要出处图2
linuxstans的做了统计，23个核心开源项目中有11个项目日常的维护人员只
linuxstans的做了统计，23个核心开源项目中有11个项目日常的维护人员只
在 dsh 里装上这个插件即可，无需登录、注册或填 API Key，就能使用包括
在 dsh 里装上这个插件即可，无需登录、注册或填 API Key，就能使用包括
如何评价字节Seed团队发现DeepSeek性能漂移？ -- Deepseek V4 神鬼二象性的原因找到了，对齐了就是超神，进盲点就是超鬼。
如何评价字节Seed团队发现DeepSeek性能漂移？
-- Deepseek V4 神鬼二象性的原因找到了，对齐了就是超神，进盲点就是超鬼。
54岁的马化腾看着还是好年轻的样子
54岁的马化腾看着还是好年轻的样子
GPT-6.1 Sol Ultrafast上线了 速度翻8倍，价格翻3倍。之前GPT-6.1 Sol 也不快，图2是之前有人测试的，Astra最高可以到300多t/s, Sol应该比这个还要在快点吧 还有人问 #AI回答太快会影响质量吗# ，这个就全凭供应商良心了。 毕竟加快推理速度有好多方法，有花钱的也有省钱的（量化之类）。 OpenAI模型
GPT-6.1 Sol Ultrafast上线了
速度翻8倍，价格翻3倍。之前GPT-6.1 Sol 也不快，图2是之前有人测试的，Astra最高可以到300多t/s, Sol应该比这个还要在快点吧
还有人问 #AI回答太快会影响质量吗# ，这个就全凭供应商良心了。
毕竟加快推理速度有好多方法，有花钱的也有省钱的（量化之类）。
OpenAI模型
优化产品界面文案设计的Prompt： 你是产品经理 + 苹果文案大师。 按《Don't Make Me Think》和《写给大家看的设计书》的原则，重写我后台所有菜单和功能文案：用户一眼看懂，用日常说法，不用术语，名称 2–4 字，描述不超 20 字。 输出"原文案 → 新文案"对照表，功能不改，不确定的先问我。
优化产品界面文案设计的Prompt：
你是产品经理 + 苹果文案大师。
按《Don't Make Me Think》和《写给大家看的设计书》的原则，重写我后台所有菜单和功能文案：用户一眼看懂，用日常说法，不用术语，名称 2–4 字，描述不超 20 字。
输出"原文案 → 新文案"对照表，功能不改，不确定的先问我。
特斯拉已跟进 AI -> SI
特斯拉已跟进 AI -> SI
让AI评选10篇对普通人生活质量提升最大的10篇论文。 GPT、DeepSeek
让AI评选10篇对普通人生活质量提升最大的10篇论文。 GPT、DeepSeek
让AI评选10篇对普通人生活质量提升最大的10篇论文。 GPT、DeepSeek、豆包 公认的有四组： 1. 青霉素与抗生素 2. 脊髓灰质炎疫苗 3. 口服避孕药 4. 小麦育种研究/高产水稻研究。
让AI评选10篇对普通人生活质量提升最大的10篇论文。 GPT、DeepSeek、豆包
公认的有四组：
1. 青霉素与抗生素
2. 脊髓灰质炎疫苗
3. 口服避孕药
4. 小麦育种研究/高产水稻研究。
ReJev：轻量决策模型的可复现 post-training地址：github.
ReJev：轻量决策模型的可复现 post-training地址：github.
ReJev：轻量决策模型的可复现 post-training 地址：github.com/Joe-rq/ReJev 这个项目以 MiniCPM5-2B 为底座，对一个 Jev 风格的选项决策模型训练流程做独立复现，探索小模型能否在不生成自由文本的前提下学会稳定的结构化决策行为。 这个仓库真正证明的四件事 模型理解——决策模型与生成式 LLM
ReJev：轻量决策模型的可复现 post-training
地址：github.com/Joe-rq/ReJev
这个项目以 MiniCPM5-2B 为底座，对一个 Jev 风格的选项决策模型训练流程做独立复现，探索小模型能否在不生成自由文本的前提下学会稳定的结构化决策行为。
这个仓库真正证明的四件事
模型理解——决策模型与生成式 LLM
OpenAI 已将矩阵乘法的指数因子从 2.371177 优化到了 2.25 看着不大，但过去 30 年人类的纯手工突破是从 2.3755 到 2.371552，小数点后四位 0.0003 的提升。
OpenAI 已将矩阵乘法的指数因子从 2.371177 优化到了 2.25
看着不大，但过去 30 年人类的纯手工突破是从 2.3755 到 2.371552，小数点后四位 0.0003 的提升。
DHH：我的对抗式代码审查（Adversarial Code Review）技巧
DHH：我的对抗式代码审查（Adversarial Code Review）技巧
DHH： 我的对抗式代码审查（Adversarial Code Review）技巧是： 当我主要使用 Codex 编程时，我就告诉它：“让 Claude 审查一下这段代码。” 当我主要使用 Claude 编程时，我就告诉它：“让 Codex 审查一下这段代码。” 这些模型知道如何通过 CLI（命令行工具）发起代码审查，也知道怎样轮流讨论，以及
DHH：
我的对抗式代码审查（Adversarial Code Review）技巧是：
当我主要使用 Codex 编程时，我就告诉它：“让 Claude 审查一下这段代码。”
当我主要使用 Claude 编程时，我就告诉它：“让 Codex 审查一下这段代码。”
这些模型知道如何通过 CLI（命令行工具）发起代码审查，也知道怎样轮流讨论，以及
作者信息
