1. 从官网 python.org 下载 Python 并安装。如果安装遇到问题，可来交流群讨论。2. 用 pip 安装 pygame 模块pip install pygame3. 编写代码，在窗口里显示一张飞机图片import ...

作者｜一涛 编辑｜ 靖宇 过去一年，Vibe Coding 几乎完全改写了编程的方式。 你不再需要一行一行亲自「写」代码了。只要告诉 Cursor、Claude 或 ...

与文档死磕虽然痛苦且缓慢，但每一分钟都在加深对逻辑的理解；而与AI的对话往往停留在意图的表达上，大脑不再从底层构建知识体系，而是变成了一个发号施令却不懂原理的工头。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

实验显示，如果用户拿带水印的模型去做 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调，随着微调步数增加，水印的检测准确率会逐渐下降。这说明，虽然水印被“焊”进了权重，但如果有人刻意用大量新数据去“磨”，还是有被磨掉的风险。

LLM-in-Sandbox 提出了一个简洁而有效的范式：通过给大模型提供一台虚拟电脑，让其自由探索来完成任务。实验表明，这一范式能够显著提升模型在非代码领域的表现，且无需额外训练。 研究者认为， LLM-in-Sandbox 应当成为大模型的默认部署范式 ， 取代纯 LLM 推理 。当沙盒可以带来显著的性能提升，并且部署成本几乎可以忽略不计时，为什么还要用纯 LLM？

o3-mini-high作为美国最顶尖的模型之一，竟然在没有用户干预的情况下，如此大量地使用中文进行推理。 阿尔伯塔大学助理教授、AI研究员Matthew Guzdial提出了一个切中要害的观点： 事实上，模型眼中的语言，和我们理解的完全不同。模型并不直接处理单词，而是处理 ...