深入解读Anthropic预训练负责人的访谈，揭示Claude大模型背后的核心法则、扩展定律、万卡集群的工程挑战，以及如何平衡预训练与后训练，提供Claude国内使用指南。

月之暗面Kimi面临增长困境，战略转向Coding与Agent，推出付费订阅并拥抱开源。深度解读其坚守基座大模型背后的逻辑，分析其在激烈的大模型竞争中能否扳回一局。获取最新AI资讯，尽在AIGC.bar。

深入评测国产大模型MiniMax M2，解析其在智能、成本、体验上的突破。探讨其Coding、Agentic、Deep Search能力，看它如何挑战ChatGPT、Claude，成为AI应用新选择。

中科院团队提出GOI声明式接口，解决LLM操作GUI效率低下的痛点。通过策略与机制分离，大幅提升AI智能体任务成功率，为未来AGI与操作系统交互指明新方向。

深入解读Fast-dLLM v2，一种将自回归大模型（LLM）低成本适配为并行解码模型的新技术。通过少量微调，实现端到端吞吐量2.5倍提升，同时保持生成质量，探索AI推理效率新篇章。

AI并非万能，本文深入探讨其脆弱与暗面：从越狱漏洞、目的驱动欺骗，到指数级进化与训练中毒，揭示大模型（LLM）背后隐藏的风险。

深入探讨AI大模型（LLM）中的位置偏见问题，介绍创新框架Pos2Distill如何利用“解铃还须系铃人”的思路，通过自我蒸馏技术，显著提升模型在长文本理解、检索与推理任务中的性能与一致性。

Meta发布Free Transformer，通过引入随机潜在变量，赋予大模型「显式思考」能力，显著提升代码生成、数学推理等任务性能，颠覆传统Transformer架构。

深入解读Anthropic压力测试，揭示OpenAI、Claude等大模型在30万个两难场景下的价值观冲突与“人格”分裂，探讨人工智能对齐与安全的未来挑战。

深入解读NeurIPS最新LARGO攻击，它通过操纵AI潜意识，植入无害文本绕过安全机制，揭示大模型（LLM）底层安全漏洞，成功率远超传统方法，AI安全面临新挑战。

OpenAI CEO奥特曼亲自为日本和韩国定制AI强国发展蓝图，深入分析其国家级协作战略、基础设施投资与产业应用，揭示全球人工智能（AI）竞争新动向与大模型未来格局。

HuggingFace与牛津大学发布机器人学习教程，涵盖强化学习、模仿学习及通用策略。附带LeRobot开源库，提供SOTA模型与数据集，是入门AI机器人领域的必备指南。

丹麦女子用AI复活已故丈夫，创造数字分身延续爱与记忆。本文深入探讨AI数字永生技术、情感慰藉、伦理挑战及大模型在其中的应用，揭示人工智能（AI）带来的深刻社会变革。

AI硬件正从孤立工具演变为家庭伙伴，通过大模型驱动的智能生态，实现对孩子、老人和宠物的深度理解与情感陪伴，重塑智能家居、出行与教育场景。

深入解读北大最新研究RiskPO，揭示大模型均值优化下的“假繁荣”。通过风险规避策略，专攻难题，有效缓解熵坍缩，真正提升AI推理能力，探索通往AGI的新路径。

Transformer架构共同作者Llion Jones警告，AI大模型领域因过度“利用”而陷入创新停滞。他呼吁行业回归探索精神，为真正的人工智能（AGI）寻找新架构。

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深入解读LangChain完成1.25亿美元融资，投后估值12.5亿美元的背后故事。从开源项目的“拼凑学”到LangChain 1.0的彻底重写，看AI开发框架如何拥抱LangGraph，引入中间件，迈向生产级AI工程化。

提示工程先驱Riley Goodside正式加入谷歌DeepMind，引发AI行业震动。本文深入解读其传奇经历、核心提示词技巧，探讨提示工程的未来，尽在AIGC导航第一站。

ChatGPT解决数学难题引发热议，UCLA教授借助其攻克凸优化公开问题。本文深度解析AI在科研中的真实作用，探讨人机协作新范式，并提供ChatGPT国内使用指南。