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我们现在使用 LLM 来处理所有的理解工作，并确保我们不会向用户发送任何生成文本，这样我们就可以完全自信地说，我们没有幻觉的风险，没有提示注入和劫持等风险。
魔都这三天，一场颠覆未来的AI超级盛宴，再次点燃了科技界热情！2025 GDC大会上，全球顶尖开发者、AI行业大咖、著名开发者社区齐聚，共襄盛举。这不仅是技术的碰撞，更是一场关乎未来科技走向的巅峰对话。
2 月 18 日，月之暗面发布了一篇关于稀疏注意力框架 MoBA 的论文。MoBA 框架借鉴了 Mixture of Experts（MoE）的理念，提升了处理长文本的效率，它的上下文长度可扩展至 10M。并且，MoBA 支持在全注意力和稀疏注意力之间无缝切换，使得与现有的预训练模型兼容性大幅提升。
一篇题为「New Junior Developers Can’t Actually Code」的博文炸开了锅。资深码农Namanyay对AI工具在软件开发中的广泛应用表达了忧虑——AI正在让新一代开发者跳过基础知识的学习，沦为「复制粘贴（CV）工程师」。这篇文章迅速蹿红，引发了包括马斯克在内的众多业内大佬的热议。
在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
过去一年多（直到春节前）的担忧，是不愿意花钱，市场不断强调通缩的恶果，学者不断强调改善基本福利以提升内需的必要性。总而言之，都是建言尽快花钱。争论在于，更多地花在哪里。犹豫的是，花在地产上，继续走老路；直接发钱，持续性不够。
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
YOLO 系列模型的结构创新一直围绕 CNN 展开，而让 transformer 具有统治优势的 attention 机制一直不是 YOLO 系列网络结构改进的重点。这主要的原因是 attention 机制的速度无法满足 YOLO 实时性的要求。
2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院举办了“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”，瑞金医院携手华为共同发布瑞智病理大模型RuiPath。
半个月前，字节的OmniHuman-1模型在全球的AI圈，都掀起了巨浪。可能有些朋友不知道这是个啥，我大概通俗易懂的解释一下 一张图+一段音频，就能生成超逼真的唇形同步AI视频。