
AI 晚报|10月14日
今天的快讯看下来,主线挺清晰:一边是巨头在政策和硬件上继续抢位子,一边是开源社区闷头把大模型往手机和 SSD 里塞。真正有意思的变化,往往不在发布会上,而在这些"跑得动、用得起来"的细节里。 大事件 OpenAI 发文谈欧盟 AI 下一章:走向"智能体" Op
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把一段音频喂给一个只会读文字的模型,让它吐出转写结果——这件事能做,但能做成什么样,取决于你对"改造"的预期。 这篇教程带你走完一次完整的实验:以 EmbeddingGemma 这类文本嵌入模型为起点,外挂一个语音编码器
教程用 Higgsfield 把 AI 视频做到 10 分钟以上
这篇教程能做出什么 按下面的流程走完,你能把一次只能生成几秒钟的 AI 视频片段,组装成一条 10 分钟以上、画面连贯、角色不跳脸、风格统一的成片。适合做产品讲解片、故事短片、知识科普、企业内部培训视频。 关键认知只有一
教程上手 APUS Reflex Agent:开源编码智能体实战
APUS Reflex Agent 是一个开源的编码智能体(coding agent),主打两件事:一是把「无限上下文」当作卖点,二是官方宣称响应速度比同类工具快若干倍。这两个说法都需要你自己在本机复现一遍才算数。这篇教
教程私密小应用发布到 Google Play 内测轨道
这篇能做出什么 走完这篇教程,你会拿到一条完整链路:把用 AI 辅助写出来的小应用(Flutter、React Native、Expo、Capacitor、原生 Kotlin 都可以)打包成 Google Play 认可
AI 词典DPoP:让偷来的令牌变成废纸
一句话定义 DPoP(Demonstrating ProofofPossession,持有证明)是 OAuth 2.0 的一个扩展,让客户端在每次调用接口时用自己保管的私钥对请求签名,证明"我确实拿着这把钥匙",而不只是
教程Antigravity 实战:交付一个真实编码任务
这篇能做出什么 读完并跟着做完,你会得到一条完整的闭环:在一个付费档账号下,把 Gemini 4 Argon 接入 Antigravity,用它把一个小需求拆成三路并行任务,交给多个智能体同时开工,然后走一遍代码评审 →
AI 词典算力治理(Compute Governance):给 AI 能力装个水龙头
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AI 词典发表偏倚:为什么你看到的AI成绩都那么好
一句话定义 发表偏倚(Publication Bias)指的是:一项研究结果能不能被发表、被传播,跟结果本身"够不够好看"有关,于是流传下来的证据整体上偏向阳性、偏向显著。 原理:抽屉里的那叠纸 想象一家实验室做了 10
AI 词典预注册:先把话说明白,再动手做实验
一句话定义:预注册(Preregistration)是指在开始实验、收集数据之前,先把要验证的假设、成功指标、分析方法和停止条件写下来并固定存证,然后再去看结果。 为什么需要它 人特别擅长"事后解释"。看到一个数字涨了,
AI 词典p 值与 p-hacking:那个 0.05 到底在说什么
一句话定义:p 值(pvalue)回答的是"假如真实效果压根不存在,出现我手上这份数据(或更极端数据)的概率有多大";而 phacking 就是不停地换指标、切样本、调模型,直到这个概率小于 0.05 为止。 p 值在说
AI 词典递归分块:先把文档切成能装进盒子的块
一句话:递归分块(Recursive Chunking)是按「先粗后细」的顺序,依次用一组分隔符去切文档;切出来的片段如果还是超长,就换下一级更细的分隔符继续切,直到每一段都不超过设定长度为止。 先看一个类比 想象你要把
AI 词典多查询检索:一个问题,多个问法
一句话定义 多查询检索(MultiQuery RAG)是检索增强生成(RetrievalAugmented Generation, RAG)里的一种查询扩展策略:让大语言模型(Large Language Model,
AI 词典Adaptive RAG:让 AI 自己决定要不要查资料
Adaptive RAG(自适应检索增强生成)指的是让系统自己判断:这个问题要不要查外部资料、查几路、查几轮,而不是所有问题都走同一套固定的检索流程。 普通 RAG 像一条固定流水线——问题进来,去向量库捞固定条数的文档
AI 词典Corrective RAG(CRAG):检索不靠谱时,先纠错再回答
一句话定义:Corrective RAG(CRAG,纠正式检索增强生成)是在传统 RAG 的"检索→拼接→生成"流程中间,插进一个"质检员",先给检索到的文档打分,再决定是直接用、改写查询重查,还是转去网络搜索。 展开讲
AI 词典金丝雀发布(Canary Release):小流量先试水
一句话定义 金丝雀发布(Canary Release)是一种上线策略:新版本先只服务一小部分流量(比如 1%、5%),用真实用户和真实数据验证没问题后,再逐步把比例调大,直到完全替换旧版本。 名字来自早期煤矿:矿工下井会