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我吃eat1周前
后续辟谣了,此次事件是外包的、派遣的、合同工的、实习生的、非在职的、有误会的、个人行为的、操作失误的,疑似摆拍的,博取流量的,AI生成的,敦促整改的,正在调查的、已取得谅解的 针对这个问题,我们要紧抓紧迫性,增强责任感,提升执行力,紧跟创新性,认识复杂性,做到不拖延、不推诿、不回避、不敷衍、不放弃。从多维度、多角度、多层面、多举措,找准问题的根源、核心、重点、难点和突破点,来全面解决问题。我们究竟该如何解决这个小问题呢?其实,这个问题并不复杂,关键在于我们是否具备解决问题的决心和毅力,是否能够迎难而上、敢于担当。只要我们坚定信心、迎难而上,那么解决这个问题也就水到渠成了。当然,在解决问题的过程中,我们要以发现问题为起点,以分析问题为基础,以解决问题为目标,做到早发现、早研究、早解决。总而言之,这个问题需要我们高度重视、深入剖析、全面解决。如果我们忽视了这个问题,可能会导致更多衍生问题,甚至引发更大的危机。我们不能在旧问题尚未解决时,又陷入新问题的泥潭。当然,这并不#手写笔记 #每日书单感悟 #书摘 #科普冷知识 #今日书摘分享 意味着我们畏惧问题或逃避责任,而是要以积极的态度面对问题,主动思考、深入研究、积极探索。我们致力于通过有效的沟通与协作
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2月12号凌晨,智谱扔下了一颗重磅消息——GLM-5正式上线并且完全开源。但比这个官宣更精彩的,是它背后的故事。 就在几天前,全球开发者社区被一个神秘模型"Pony Alpha"搅得沸沸扬扬。这个在OpenRouter平台上线的匿名模型,没有任何品牌背书,却凭借强悍的编码能力和超长上下文窗口,连续多日霸榜热度第一。直到智谱官方确认,大家才恍然大悟:原来这匹"黑马",就是GLM-5的匿名测试版本。 这种"先上车后补票"的玩法,在AI圈极其罕见。通常大厂发布新模型都是锣鼓喧天、发布会加PPT,但智谱选择让产品自己说话。当一个模型在没有Logo、没有营销的情况下,被全球开发者当作真实生产工具使用,这本身就说明了能力层级的质变。 那么GLM-5到底强在哪?智谱给它定的调很清晰:这不是一个聊天机器人,而是一个"Agentic Engineering"基座模型。什么意思呢?过去两年,大模型的主流叙事是"写代码""写前端",这叫Vibe Coding,氛围编程,追求的是代码片段的流畅生成。但现在行业共识正在转向:模型需要完成完整工程与复杂任务,从写几行代码进化到端到端交付整个系统。 举个例子你就明白了。以前的AI编程像是请了个文笔不错的实习生,能帮你写个漂亮的HTML页面;但GLM-5更像是一个系统架构师,它懂Linux内核,懂500个微服务之间的调用关系,懂如何在不炸掉线上的前提下重构代码,还能自己规划任务、自己修Bug。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0这两个权威编程基准测试中,GLM-5拿下了开源模型的最高分,真实使用体验已经逼近行业天花板Claude Opus 4.5。 更值得关注的是它的"长程记忆"能力。智谱构建了一个叫"Slime"的异步强化学习框架,让模型能在长程交互中持续学习,不再是聊几句就忘。在一个模拟经营测试中,GLM-5被要求经营一年的自动售货机业务,最终账户余额达到4432美元,这个成绩接近Claude Opus 4.5的水平。这意味着什么?意味着AI开始具备长期规划能力和资源管理能力,能在复杂任务中保持目标一致性。 #智谱 #GLM5 #AI编程 #大模型涨价 #AI应用
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