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OpenAI最有钱的人，不是奥特曼。

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一款能走进真实工作的生图模型。

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NPU与MCU深度融合，嵌入式全栈生态接入AI，TI手握分层布局、软硬协同杀手锏，加速AI规模化落地。

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上周发了折腾 WebCodex 的文章《把ChatGPT几乎无限的网页额度当Codex用》，文章下面，就有小伙伴接着问：能不能让不同的模型，去干不同的活？

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最近 AI 桌面换装视频突然爆火，Twitter 上随便一条就是百万播放。

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自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？

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AI算力的竞争，多年来就一个字——堆。

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现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排

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本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。

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千问把全模态Agent的使用成本，直接砍掉了90%！