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做一个人的公司,前期最喜欢的就是薅羊毛,找各种薅羊毛的方法,今天教大家一个薅 kimi 国际版的羊毛的一个方法。最近 kimi 有 一个活动,还是这个活动,不知道大家有没有收到。 零点九九美刀一个月,但是你访问国际版的 kimi, 他 其实不是零点九九美刀,他是十二美刀。有意思的是他可以去砍价,你把自己说的越惨, 他就会给你越便宜一些。但是我个人想象力是有限的,再怎么说第一产也是有一定瓶颈的。想象力确实有限, 但砍价我这个人确实是不怎么会砍价,一直砍,砍到四点九九,四到四点九九之后我就遇到瓶颈了,我就不知道怎么去砍了,平常就不喜欢去砍价,我就想到一个好玩的方法,就是用国内版的 kimi 生成相关的话术, 然后去薅国际版的 kimi 羊毛。没想到这个方法还是非常有用的,我就把大概情况告诉国内版的 kimi, 让他生成相关的砍价话术,我就复制给国际版的 kimi, 这个效果非常好,而且每句话都能切中他的要点,这是我万万没有想到的, 最后都成功了,砍到了零点九九美刀,如果还是不知道怎么去薅,来我主页找我,正好我也组了一个局,大家一起来玩。

朋友们,就在昨天,现在是一月二十八号,在昨天一月二十七号, kimi 发布了他最新的模型 k 米 k 二点五, 可以看一下他在各项精准能力中的测试了,基本上可以说已经和国际的顶尖模型持平了, 并且在代码测试中,它是超过了杰米娜和咱们的 g p t 五点二,最重要的是它更新了一个功能,我往下翻给大家看一下。 kimi k 二点五,它更新了一个 i g t 集齐的功能,它可以专门建立动态的 i g t, 就 像你 创建一个公司,然后给你的员工分配任务一样,去完成所有的任务,好给大家看一下啊实际的效果。我在这边已经跑了一个, 这里一共给了他一二三四五六七八八个文档,这个文档是整个设计网站的设计方案,包括前端后端,我要让他一次性给我输出这套网站设计的非常全面,并且还有多多个参考的网站都放在这里。 可以看到一开始他就直接给我创建了两个新助手,一个太极和一个一飞,就是一个全站工程开发师来用到了我在 在网上设计中给他们说的要用到的这些技术路线。太极是一个专门开发前段的那么一个人,他现在专注于开发前段,一个人开发后段,等我结果跑出来了,给大家看一下效果。

ai 大 模型到底哪家强?今天我们来一场海内外大模型的实力 pk。 我 们每天用的 ai, 其实就像一个超级大脑,聪明不聪明,反应快不快,这背后是一场全球科技巨头的硬核较量。 国际测评机构 artificial analysis 最新发布的版单,主要围绕智能体能力、编程能力、科学推理和通用能力, 并新增幻觉风险与研究级别的推理评测。二零二六年最新排名出炉, g b t 以五十一分强势登顶,可傲的四点五排第二,谷歌 jimmy nine 三 pro 排第三,海外三巨头爸爸, 咱们国内呢? kimi k, 二点五千问三 deepsea 三点二作为国产前三强紧随其后, 双边技术差距在半年到一年。听着不多,但大模型以月为单位叠代,现在谁掉队,谁就可能失去整个 ai 时代的入场券。大模型之间为什么会存在差距? 我们可以从数据、算法和算力三个维度看。首先看数据层的 pk, 一个高智商的模型,需要高质量的数据喂养。 数据主要分三类,一类是平台自有数据,比如字节有抖音的内容数据,腾讯有微信的内容数据,千万有阿里的电商交易数据,这些数据具备天然授权优势,合规成本更低。 第二类是外部采集,需要爬取公开网络信息或购买版权。第三类是合成数据。大模型通过自我博弈机制,自己出题,自己验证、自己修正,降低对人工标注的依赖。 但不是谁家数据最多就是最强模型,海量数据只是入场券,关键在于如何把数据转化为 ai 能力。比如谷歌搜索数据是答案库,天然是配 ai、 meta 社交数据是对话流,需要再次提炼。没自己的数据怎么办? 切七 p t 靠买版权用户飞轮,数亿用户的提问,本身就是高质量训练数据。而国内 kimi 则使科算法聚焦科研、法律、金融等深度文档与代码生成,用合成数据和优化器榨干美字节价值,以技术效率换生存空间。 再看模型算法层的 pk, 混合专家模型 mo e 已成为行业标配,你可以把它想象成一个超级智库, 处理数学题时只唤醒数学专家,写文案时调用语言专家,其他模块休眠,节省算力。这项由谷歌率先提出的技术,已经成为各大高性能模型的底层支撑。除了混合专家模型之外,各家还在独家配方上较劲。 比如谷歌的原声多模态,是让文本、图像、视频在 ai 底层就用同一种语言对话, 所以 gemini 看视频读图表示信息是瞬间贯通的。 deepsega 的 苗架构叫做多头潜在注意力机制,把显存占用压到极致,这是低成本训练万亿参数模型的关键。 未来算把层的 pk, 主要看谁能持续引领行业创新,而不是只当一个跟随者。我们再看算力层的 pk, 对大模型公司而言,算力的成本直接关系到大模型的未来竞争力。我们看到马斯克重启刀九芯片,谷歌全力压住 tpu, 都是为了把命脉握在自己手里,对国内厂商而言, 这更是生存问题。客观数据上,中美先进算力共挤,存在十倍的量级差距,国内厂商在加快自我突围,华为、升腾、百度、昆仑星、阿里、平头哥等自研芯片,陆续在规模化部署,目标很明确, 谁都不想被卡脖子。最后补充一点,在过去两年,顶尖人才成为全球争夺焦点,上演了一场激烈的大脑争夺战。腾讯、阿里字节高薪抢人、 open ai、 谷歌天价访娱,谁拥有最顶尖的 ai 大 脑,谁就能在模型突破上快人一步。 如果说现有大模型是精通语言的学者,那么世界模型则是理解物理世界如何运作的实践家。 世界模型正成为下一代 ai 核心方向,即模型对物理规律、时空关系的模拟能力。它是让 ai 能在现实的物理世界打工,像在自动驾驶、机器人等与真实世界交互的领域尤为重要。 例如英伟达的 cosmos 和特斯拉的尖三都在通过海量机器与交互数据构建此类模型。 未来几年将是世界模型从概念迈向突破的关键窗口期。你觉得哪些模型会获胜,可以在评论区交流。希望本期内容帮你建立对大模型的整体认识。我将持续更新 ai 产业投资地图,我们下期见。

欢迎来到 airpods 本期我们介绍 timi 安东内利。飞奔宣布了一项极不寻常的决定,安东内利将在二零二四赛季直接晋升至 f 二,代表普雷马车队出战跳过国际七连的 f 三锦标赛。这一决定让所有人都难以置信。 要知道,梅奔青训营向来都遵循稳扎稳打的培养体系,奥康、拉萨尔这些车手也都是一步一个脚印走过来的。托托沃尔夫本人最初也曾反对这一跳级计划。然而,当安东内里在二零二三赛季末的 f 二官方测试中登场后, 所有疑虑烟消云散。在这场汇集了顶尖新秀的测试中,他仅用了不到两圈便展现出惊人速度, 其圈速能与当季 f 二新秀已斩获四胜的法拉利青训头牌贝尔曼不相上下,最快圈速仅比全场最佳慢不到零点二秒,如此表现证明他确实无需在 f 三浪费时间。当然,安东内地也没有辜负这份巨大的信任。 二零二四年 f 二赛季初,虽已经历试用期,但他凭借超凡的学习能力和天赋迅速找回节奏。赛季中,他强势夺得一次冲刺赛冠军和一次正赛冠军, 并创下 f 二史上最年轻分战冠军记录,最终以年度第六力压队友收官,毫无疑问又继续征战二零二五赛季 f 二,他将是总冠军最有力的争夺者。但梅塞德斯和沃尔夫的目标显然更高远, 他们渴望的是培养出下一个维斯塔巴或汉密尔顿级别的超级巨星。二零二五赛季 f 一 东侧中,安东内力表现稳定而出射,圆满完成了车队布置的各项测试任务,逐步融入车队并适应 f 一 的强度。安东内力的驾驶风格被业界评价为技术流氓夫, 既拥有干脆利落的技术,又步伐大胆激进的超越。他更有着超越年龄的坚定意志, 曾在手部骨折的情况下坚持完善并夺得冠位。这位在十八岁便正式踏上 f 一 赛场的梅赛德斯星星,正承载着车队的巨大期望和无数车迷的瞩目,他能否真正跃现下一个维斯特般的期许,在 f 一 最高殿堂书写属于自己的速度传奇? 时间终将给出答案。