AI 与工具
主流AI大模型测试计算股票收益
使用市面上常见国内外的AI模型，帮我计算了一下股票收益。国内的有深度求索DeepSeek、阿里巴巴通义千问 、讯飞星火、字节豆包、月之暗面Kimi、腾讯元宝、百度文心一言、智普清言、百川智能、360智脑、天工AI、商汤商量，国外的有GPT-4o、Claude-3-Opus 、 Gemini-2.0-Pro、Grok。同样的输入，只有深度求索计算正确。
技术与生活
开发实践、AI 工具、乡音与读书。
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模型蒸馏与模型剪枝
模型蒸馏和剪枝是两种重要的神经网络模型压缩技术，它们可以有效地减少模型的参数数量和计算复杂度，从而提高模型的运行效率和性能。尽管模型蒸馏和模型剪枝都是神经网络模型压缩技术，但它们的实现方法和目的略有不同。模型蒸馏更加注重利用教师模型的预测行为来训练学生模型，而模型剪枝更加注重去除无用参数和连接来压缩模型。
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诺贝尔奖连续“颁给AI”，背后最大赢家竟是Google？
2024年的诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克（David Baker），“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹珀（John M. Jumper），“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。
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什么是向量数据库？
向量数据库是以数学形式存储的数据集合。向量数据库使机器学习模型更容易记住以前的输入，从而使机器学习能够用于支持搜索、推荐和生成文本等使用案例。可以根据相似性指标而不是精确匹配来识别数据，从而使计算机模型能够理解数据的上下文。
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用了Kimi探索版的AI搜索之后，Perplexity只能当背景板了
AI能回答问题，但能不能真正“思考”？ 经常用AI搜索产品的用户会发现，这类产品在面对复杂问题时常常“掉链子”——它能模仿莎士比亚的文风，解答数学题，却可能在解决日常生活中的难题时束手无策。 这就像一个博学却不懂变通的书呆子，知识丰富但缺乏灵活的思维能力。显然，仅仅把AI搜索变成一个“会说话的搜索引擎”是远远不够的。 那么，如何让一个智商更高、推理能力更强、会深度思考的大模型来解决普通用户的真实问题，而不仅仅是做奥赛题呢？