AI 與工具
主流 AI 大型模型測試計算股票收益
使用市面上常見的國內外AI模型，幫我計算了一下股票收益。國內的有深度求索DeepSeek、阿里巴巴通義千問 、訊飛星火、位元組跳動豆包、月之暗面Kimi、騰訊元寶、百度文心一言、智譜清言、百川智慧、360智腦、天工AI、商湯商量，國外的有GPT-4o、Claude-3-Opus 、 Gemini-2.0-Pro、Grok。同樣的輸入，只有深度求索計算正確。
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模型蒸餾與模型剪枝
模型蒸餾和剪枝是兩種重要的神經網路模型壓縮技術，能有效減少模型的參數數量與計算複雜度，從而提高模型的執行效率與效能。雖然模型蒸餾與模型剪枝都是神經網路模型壓縮技術，但實現方法和目的略有不同。模型蒸餾更注重利用教師模型的預測行為來訓練學生模型，而模型剪枝更注重移除無用參數和連接來壓縮模型。
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諾貝爾獎連續“頒給AI”，背後最大贏家竟是Google？
2024年的諾貝爾化學獎一半授予大衛·貝克（David Baker），「以表彰在計算蛋白質設計方面的貢獻」；另一半則共同授予德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·M·詹珀（John M. Jumper），「以表彰他們在蛋白質結構預測方面的成就」。
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什麼是向量資料庫？
向量資料庫是以數學形式儲存的資料集合。向量資料庫使機器學習模型更容易記住以前的輸入，從而使機器學習能夠用於支援搜尋、推薦和生成文字等使用案例。可以根據相似性指標而非精確比對來識別資料，從而使電腦模型能夠理解資料的上下文。
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用了Kimi探索版的AI搜尋之後，Perplexity只能當背景板了
AI 能回答問題，但能不能真正「思考」？ 經常用 AI 搜尋產品的使用者會發現，這類產品在面對複雜問題時常常「掉鏈子」——它能模仿莎士比亞的文風，解答數學題，卻可能在解決日常生活中的難題時束手無策。 這就像一個博學卻不懂變通的書呆子，知識豐富但缺乏靈活的思維能力。顯然，僅僅把 AI 搜尋變成一個「會說話的搜尋引擎」是遠遠不夠的。 那麼，如何讓一個智商更高、推理能力更強、會深度思考的大模型來解決一般使用者的真實問題，而不僅僅是做奧林匹亞競賽題呢？