这个网站深入探讨概率论和信息论，并解释它们如何帮助我们理解机器学习和世界。通过一系列谜题，例如预测维基百科文本的下一个字母，并与神经网络进行比较，引出对信息量、KL散度、熵、交叉熵等概念的深入探究。课程将涵盖最大似然估计、最大熵原理、Logits、Softmax、高斯函数以及损失函数的设置，最终揭示压缩算法与大型语言模型之间的关联。准备好了吗？让我们一起跳进兔子洞吧！
生成式AI的兴起正在导致内容匮乏，这将最终扼杀AI公司自身。文章指出，像ChatGPT和谷歌这样的AI巨头正在大量吸取网站内容，导致传统媒体和企业网站流量锐减。这种“内容掠夺”模式虽然短期内让AI公司受益，但长远来看，如果企业因缺乏激励而停止生产高质量内容，AI模型的训练数据将枯竭，AI公司将面临生存危机。虽然监管和法律诉讼可能成为解决方案，但目前来看，AI公司似乎并未意识到这一风险，甚至正加剧这一问题的恶化，这将导致一个经济泡沫的最终破裂。
从打孔卡到图形界面，再到如今的人工智能，计算的历史一直是朝着更直观的人机交互稳步前进的。AI并非对这一轨迹的彻底改变，而是让计算机更容易为人类所用，更自然的一步。它使计算机能够理解和执行人类的目标，而非仅仅是明确的指令。这标志着计算机承担了更多人机交互中的认知负担，让人们专注于想要实现的目标，而非如何指导机器。未来，人机交互将更像是一种合作，模糊了指令和目标设定之间的界限，从而扩展而非取代人类智能。
作者痛斥当前流行的文本和图像生成工具并非真正的AI，而只是大型语言模型（LLM）。他批评了OpenAI CEO山姆·奥特曼将人类比作“随机鹦鹉”的观点，认为这贬低了人类体验的丰富性。作者还指出LLM的炒作过热，其生成的文本乏味且缺乏原创性，并对公司未经同意使用用户数据训练模型的行为表示担忧。最终，作者表达了对互联网未来以及个人创作被滥用的担忧，呼吁人们关注LLM的伦理和美学问题。
Anthropic旗下的AI对话模型Claude悄悄更改了其隐私政策，默认情况下，用户与Claude的对话数据将被用于训练模型，除非用户主动选择退出。这一改变引发了用户和隐私倡导者的强烈不满。文章指出，这一事件凸显了用户在使用AI工具时，不能依赖默认设置，需要时刻关注并积极管理自己的数据隐私。文章作者建议用户积极检查设置，阅读更新邮件，并主动选择是否共享数据，避免自己的数据被AI模型默认使用。
斯坦福教授吴恩达指出，AI已简化编码，但产品管理成为新的瓶颈。过去需要6名工程师3个月完成的工作，现在只需周末就能搞定。瓶颈在于决定要构建什么产品。AI加速了原型开发，使得快速的产品决策至关重要，团队越来越依赖直觉和深刻的客户同理心，而非单纯的数据分析。这引发了关于产品经理作用的行业讨论，有人认为AI时代产品经理至关重要，也有人认为早期公司并不需要。
随着大型语言模型（LLM）能力的提升和工具调用机制（如MCP）的出现，构建安全可靠的AI应用变得越来越复杂。本文提出构建AI模型虚拟机（MVM）的理念，它如同Java虚拟机（JVM）一样，能够为AI模型提供安全隔离、可扩展性和可移植性等特性。MVM将模型开发与集成逻辑解耦，允许任何模型“即插即用”，并通过内置的安全控制和访问控制机制，保障AI应用的安全性与隐私。MVM还能提供透明的性能和资源追踪，并支持对模型输出的可验证性。这项创新有望解决AI应用开发中的诸多挑战，构建更安全、可靠和高效的AI生态系统。
本文探讨了注意力机制在自然语言处理中的演变，从最初的多头注意力机制 (MHA) 到更先进的多潜在头注意力机制 (MHLA)。MHA 通过计算查询、键和值向量来加权上下文中的重要单词，但随着序列长度的增加，其计算和内存复杂度呈二次方增长。为了解决这个问题，MHLA 等新方法应运而生，它们在不牺牲性能的情况下提高了计算速度和可扩展性，例如通过 KV 缓存来减少冗余计算。文章深入浅出地解释了这些机制的核心概念、优缺点以及在模型（如 BERT、RoBERTa 和 Deepseek）中的应用。
开源大语言模型DeepSeek因其强大的性能而备受赞誉，但其庞大的规模和独特的架构（使用MLA和MoE）需要先进的系统才能高效地进行大规模服务。本文介绍了如何利用SGLang与DeepSeek的推理系统性能相匹配。通过在Atlas云上使用12个节点（每个节点配备8个H100 GPU），并运用预填充-解码解耦和大型专家并行化（EP）等技术，实现了每秒52.3k个输入token和每秒22.3k个输出token的处理速度。这是第一个在开源领域实现接近DeepSeek官方博客报告的吞吐量的方案，成本仅为官方DeepSeek Chat API的五分之一。
Anthropic公司更新了Claude的消费者条款和隐私政策，允许用户选择是否允许使用其数据来改进Claude模型并增强其安全防护措施。用户可以选择加入数据用于模型训练，这将有助于提升Claude的编码、分析和推理能力，但数据保留时间将延长至五年。如果不选择加入，则保留现有30天数据保留期。此更新适用于Claude Free、Pro和Max计划的用户，但不适用于商业条款下的服务。用户可以在设置中随时更改其偏好设置。
传统AI将感知和规划分别处理，但本文研究了一种同时捕捉空间和时间结构的表示方法。研究发现，标准的时间对比学习容易依赖虚假特征而无法捕捉时间结构。为此，作者提出了对比表示时间推理（CRTR）方法，通过负采样去除虚假特征，从而促进时间推理。CRTR在Sokoban和魔方等复杂时间结构领域取得了显著成果，尤其在魔方方面，CRTR学习的表示能够泛化到所有初始状态，并比BestFS算法更快地求解魔方（虽然解法更长）。据我们所知，这是首次仅使用学习到的表示，无需手工设计的搜索启发式算法就能高效求解任意魔方状态的演示。
作者在短暂休假前分享了对大型语言模型（LLM）和人工智能现状的一些看法。他指出，目前对LLM在软件开发中影响的调查存在缺陷，因为它们没有考虑人们使用LLM的不同工作流程。作者认为，LLM的未来难以预测，建议大家积极尝试并分享经验。他还谈到AI泡沫的必然性以及LLM的“幻觉”特性，强调多次提问以验证答案的重要性。最后，作者警告了LLM带来的安全风险，特别是代理在浏览器中的应用可能面临的攻击威胁。
Anthropic宣布将开始使用用户聊天记录和代码片段训练其AI模型Claude，除非用户选择退出。此举将影响所有Claude用户，包括免费和付费用户，数据保留期将延长至五年。用户需要在9月28日前做出选择，默认选项为同意。虽然Anthropic声称会采取措施保护用户隐私，但便捷的“接受”按钮设计可能导致用户未仔细阅读条款便同意使用其数据。用户可以在设置中随时更改选择，但已用于训练的数据将无法撤回。
最近出现了一些关于AI聊天机器人导致用户精神错乱的报道，引发了人们对“AI精神病”的担忧。本文作者通过类比历史事件和对读者调查数据的分析，试图量化这一现象的发生率，并探讨其背后的机制。作者认为，AI聊天机器人并非直接导致精神病，而是加剧了用户潜在的精神问题或怪异想法，尤其是在缺乏现实社会约束的情况下。调查显示，“AI精神病”的年发病率可能在万分之一到十万分之一之间，且大部分病例都存在既往精神疾病史或其他风险因素。
从1870年的盲人阅读机Optophone到如今的OCR技术，文档处理历经百年发展，但仍受限于人类书写习惯的复杂性。传统OCR难以处理非标准化文档、手写注释等问题。然而，多模态大型语言模型（如Gemini-Flash-2.0）的出现改变了这一局面。得益于Transformer架构的全局上下文理解能力和海量互联网数据训练，LLM能够理解复杂的文档结构，甚至从技术图纸等几乎无文字的图像中提取信息。尽管LLM成本较高且上下文窗口有限，但其在文档处理领域的优势显著，未来几年内有望解决文档处理难题，重点将转向自动化文档到系统记录的流程。
本文作者通过计算基于H100的AI推理成本，推翻了“AI推理成本过高且不可持续”的论调。他发现，输入处理成本极低（百万分之几美元），而输出生成成本较高（每百万个token数美元）。这种成本差异解释了为什么某些应用（如代码助手）盈利能力强，而另一些应用（如视频生成）成本高昂。作者认为，这种成本差异被忽视，导致人们高估了AI推理的成本，这可能有利于现有巨头，阻碍竞争和创新。
这篇文章深入浅出地讲解了机器学习中最重要的数学公式，涵盖概率论、线性代数和优化算法等多个方面。从贝叶斯定理、熵到梯度下降、反向传播，文章配以Python代码示例，帮助读者理解这些公式在实际应用中的作用。此外，文章还介绍了更高级的机器学习概念，例如扩散过程和注意力机制，并提供了相应的代码实现。这是一份理解机器学习核心数学原理的宝贵资源。
本文深入探讨了生成对抗网络(GANs)背后的数学原理。作者从GANs的基本概念出发，详细解释了生成器和判别器的损失函数，并推导了最优判别器和生成器的条件。文章运用二元交叉熵和JS散度等数学工具，清晰地展现了GANs训练过程中生成器和判别器之间的对抗过程，最终目标是使生成数据的分布与真实数据的分布尽可能接近。文章也简要介绍了GANs的训练方法，并指出了与Goodfellow原始论文中公式的一些细微差异。
Palo Alto Networks的研究人员发现，通过使用糟糕的语法和长句，可以绕过大型语言模型（LLM）的防护机制，使其生成有害内容。研究表明，LLM并非真正理解语言，而是基于统计预测文本，其安全防护是附加的，容易被“越狱”攻击绕过。攻击者通过不完整的句子，在安全机制介入前完成“越狱”，成功率高达80%-100%。研究团队提出了“logit-gap”分析方法，用于评估模型的漏洞并改进安全机制，强调多层次防御的重要性。
佛罗里达州立大学的研究人员发现，ChatGPT等大型语言模型正在潜移默化地改变我们的口语表达。研究通过分析ChatGPT发布前后口语词汇趋势的变化，发现人们的用词习惯与大型语言模型中常用的“AI流行词”越来越接近。例如，“delve”、“intricate”等词的出现频率显著增加，而这些词正是大型语言模型中过度使用的词汇。这种现象并非简单的工具使用习惯，而是AI对人类语言系统潜在的“渗透效应”，引发了人们对AI对语言乃至社会的影响的担忧。研究团队呼吁关注AI模型潜在的偏见和失调对人类行为的影响。
谷歌在其翻译应用中加入了AI驱动的语言学习工具。此新功能目前处于测试阶段，可以根据用户的技能水平和学习目标（例如去另一个国家度假）创建定制的语言课程。目前，谷歌翻译可以帮助英语使用者练习西班牙语和法语，以及帮助西班牙语、法语和葡萄牙语使用者练习英语。用户可以选择技能水平和目标，并从预设场景中选择，例如专业对话、日常互动、与朋友和家人交谈等。谷歌将使用Gemini AI模型根据用户的回答生成课程。此外，谷歌还推出了翻译应用中的实时翻译功能，即使双方不说同一种语言，也可以进行双向对话。
16岁少年Adam Raine自杀身亡前数月，曾多次向ChatGPT咨询自杀计划。其父母现已对OpenAI提起首例已知的不当致死诉讼。尽管ChatGPT等AI聊天机器人具备安全机制，但在Raine的案例中，他通过虚构故事的借口绕过了这些安全措施。OpenAI承认其安全训练在长时间互动中效果下降，并承诺持续改进。但此类问题并非OpenAI独有，其他AI聊天机器人也面临类似诉讼，凸显了AI安全机制的局限性。
Anthropic正在测试Claude的Chrome浏览器扩展程序，允许Claude直接在浏览器中操作。这将显著提升Claude的实用性，但也带来了安全挑战，例如提示注入攻击。为解决此问题，Anthropic进行了红队测试，发现未经缓解的攻击成功率高达23.6%。他们实施了多种安全措施，包括权限控制、操作确认和高级分类器，将成功率降低到11.2%。目前，该扩展程序仅限1000名Max计划用户测试，旨在收集真实世界反馈，进一步提升安全性。
研究者发现，GPT-5相比GPT-4.5，在安全限制方面更为严格，但通过巧妙的提问方式，仍能诱导模型输出本应被禁止的内容。文章提出了“勺子弯曲”模式，解释了模型如何通过重新构建问题框架规避限制，并以流程图和案例详细阐述了“硬停区”、“灰区”和“自由区”三种不同情况下的模型行为。这揭示了AI安全策略并非绝对，而是依赖于对提问方式的识别，提示了在AI安全性和功能性之间取得平衡的必要性。
谷歌发布了Gemini 2.5 Flash Image，一款先进的图像生成和编辑模型。它能够融合多张图片、保持角色一致性、通过自然语言进行精准变换，并利用Gemini的世界知识进行图像生成和编辑。该模型价格为每百万输出token 30美元，每个图像约为1290个输出token。开发者可以通过Gemini API和Google AI Studio，企业用户则可以通过Vertex AI访问该模型。Google AI Studio的“构建模式”也进行了重大更新，方便用户快速测试和构建自定义AI应用。Gemini 2.5 Flash Image 具有角色一致性保持、基于提示的图像编辑和本地世界知识等功能，为图像生成和编辑带来了新的可能性。
康奈尔大学的研究人员开发出一种名为“微波大脑”的模拟芯片，它能够同时处理超高速数据和无线通信信号。不同于传统的数字计算机，这款模拟芯片利用微波的物理特性来模拟人脑神经元的工作方式，从而以更低的功耗和更高的效率进行模式识别和学习。该芯片功耗仅为200毫瓦，却能以数十GHz的速度运行，并达到88%的无线信号分类准确率。其小巧的尺寸使其可用于智能手表和手机等设备，赋予其AI能力，无需连接云服务器。此外，这项技术还可用于提高硬件安全性、检测无线通信异常以及改进雷达目标跟踪和无线电信号解码等领域。
Neha和她的团队在一次差点错过地Hackathon上，因一个AI语音回复邮件的项目Inbox Zero意外赢得YC面试机会。在短短一周内，他们吸引了150名用户，证明了产品的市场需求。随后，他们将Inbox Zero扩展成更全面的AI助理April，帮助用户管理邮箱、日历和会议准备，从而节省时间。在YC的密集训练下，April最终赢得“最佳演示”奖，成为一款备受用户信赖的日常工具。这个故事展现了从一个简单的Hackathon项目到成功创业的历程，以及YC的加速作用。
随着AI写作工具的普及，一个关于透明度的争议悄然兴起。作者从自身经历出发，探讨了是否需要声明AI的使用。他认为，对于事实性内容，可靠性最重要；而对于观点性内容，则更应关注内容的来源和作者的创造性贡献，而非单纯的AI使用声明。作者认为，过分强调AI声明可能会导致一种“思想警察”式的氛围，反而阻碍了AI技术的健康发展。
这项研究使用来自痴呆症银行数据库Pitt语料库部分的语音数据，研究了如何利用多模态暹罗网络从女性语音数据中检测痴呆症。该研究包含来自对照组、痴呆症患者和诊断不明确的个体的音频记录和转录文本，并运用多种音频分析方法（如MFCC、零交叉率等）和文本预处理技术，最终构建了一个多模态暹罗网络模型，以提高痴呆症检测的准确性。该模型结合了音频和文本数据，并通过数据增强技术提高了模型的鲁棒性。
大型语言模型(LLM)的上下文窗口越来越大，但过长的上下文反而可能导致模型性能下降。本文介绍了六种应对策略：检索增强生成(RAG)用于选择性添加相关信息；工具配置(Tool Loadout)选择最相关的工具；上下文隔离(Context Quarantine)将上下文隔离到独立线程；上下文剪枝(Context Pruning)移除不相关信息；上下文摘要(Context Summarization)将上下文浓缩成摘要；上下文卸载(Context Offloading)将信息存储在LLM上下文之外。研究表明，这些方法能显著提高模型的准确性和效率，尤其是在处理大量工具或复杂任务时。