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长篇:如何构建扩散语言模型地址:kuleshov-group.github.io

长篇:如何构建扩散语言模型地址:kuleshov-group.github.io

长篇:如何构建扩散语言模型地址:kuleshov-group.github.io
长篇:如何构建扩散语言模型
地址:kuleshov-group.github.io/blog/blog/2026/how-to-build-a-diffusion-language-model/
目前主流语言模型采用自回归方式:像写字一样从左到右逐个生成 token。它成熟可靠,但生成过程天然串行,而且已经输出的内容通常不能回头修改。扩散语言模型则借鉴图像扩散模型的 ​

长篇:如何构建扩散语言模型 地址:kuleshov-group.github.io/blog/blog/2026/how-to-build-a-diffusion-language-model/ 目前主流语言模型采用自回归方式:像写字一样从左到右逐个生成 token。它成熟可靠,但生成过程天然串行,而且已经输出的内容通常不能回头修改。扩散语言模型则借鉴图像扩散模型的 ​

长篇:如何构建扩散语言模型 地址:kuleshov-group.github.io/blog/blog/2026/how-to-build-a-diffusion-language-model/ 目前主流语言模型采用自回归方式:像写字一样从左到右逐个生成 token。它成熟可靠,但生成过程天然串行,而且已经输出的内容通常不能回头修改。扩散语言模型则借鉴图像扩散模型的 ​

谷歌已从 Chrome 网上应用商店移除 Manifest V2 扩展程序,包括

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一个设计类skill “OJO Design Skills”地址:github.

一个设计类skill “OJO Design Skills”地址:github.

一个设计类skill “OJO Design Skills”地址:github.
一个设计类skill “OJO Design Skills”
地址:github.com/touchine-ojo/OJO-Design-Skills/

“OJO Design Skills 是一个即插即用的技能包,让你的 AI 编程代理学会做出真正的设计决策,而不是生成千篇一律的"AI 味"界面。安装一次,你的代理就获得一套完整的 UI/UX 方法论:品牌驱动的视觉方向、设计令牌 ​

一个设计类skill “OJO Design Skills” 地址:github.com/touchine-ojo/OJO-Design-Skills/ “OJO Design Skills 是一个即插即用的技能包,让你的 AI 编程代理学会做出真正的设计决策,而不是生成千篇一律的"AI 味"界面。安装一次,你的代理就获得一套完整的 UI/UX 方法论:品牌驱动的视觉方向、设计令牌 ​

一个设计类skill “OJO Design Skills” 地址:github.com/touchine-ojo/OJO-Design-Skills/ “OJO Design Skills 是一个即插即用的技能包,让你的 AI 编程代理学会做出真正的设计决策,而不是生成千篇一律的"AI 味"界面。安装一次,你的代理就获得一套完整的 UI/UX 方法论:品牌驱动的视觉方向、设计令牌 ​
DeepSeekV4多模态模型正式开源 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有

DeepSeekV4多模态模型正式开源 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有

DeepSeekV4多模态模型正式开源 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有
#DeepSeekV4多模态模型正式开源# 
最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有可能在本地运行的开放权重模型发布~
- Qwen3.8-Flash-Next
- GLM-5.3 Flash
- DeepSeek v4 Flash Vision Exp

不过风头基本都被GLM-5.3 Flash这个牛来模型给抢去了。大模型竞争还是赢家通吃啊,竞争太激烈了。

当然DeepSeek ​

#DeepSeekV4多模态模型正式开源# 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有可能在本地运行的开放权重模型发布~ - Qwen3.8-Flash-Next - GLM-5.3 Flash - DeepSeek v4 Flash Vision Exp 不过风头基本都被GLM-5.3 Flash这个牛来模型给抢去了。大模型竞争还是赢家通吃啊,竞争太激烈了。 当然DeepSeek ​

#DeepSeekV4多模态模型正式开源# 最近这才短短几天时间,三个性能不弱、又有可能在本地运行的开放权重模型发布~ - Qwen3.8-Flash-Next - GLM-5.3 Flash - DeepSeek v4 Flash Vision Exp 不过风头基本都被GLM-5.3 Flash这个牛来模型给抢去了。大模型竞争还是赢家通吃啊,竞争太激烈了。 当然DeepSeek ​
蚂蚁集团(和我没关系)也上模型市场/token plan了在这里:好像也没啥促销

蚂蚁集团(和我没关系)也上模型市场/token plan了在这里:好像也没啥促销

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蚂蚁集团(和我没关系)也上模型市场/token plan了
在这里:
好像也没啥促销活动。除了qwen系列,还有kimi/glm/minimax可选
定价基本和官网一致。
token plan价格如图,视频生成好贵~ ​

蚂蚁集团(和我没关系)也上模型市场/token plan了 在这里: 好像也没啥促销活动。除了qwen系列,还有kimi/glm/minimax可选 定价基本和官网一致。 token plan价格如图,视频生成好贵~ ​

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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的模型权重已发布这里:

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的模型权重已发布这里:

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的模型权重已发布 这里:huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp/tree/main ​

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 的模型权重已发布 这里:huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp/tree/main ​
UI / UX ​​​

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Simon Willison写的教程 智能体工程模式:如何与编程智能体高效协作地

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一篇介绍不同AI芯片架构及其特性的长文
地址:www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures

“2018 年,John Hennessy 和 David Patterson 在图灵奖演讲《计算机体系结构的新黄金时代》中指出:随着摩尔定律和 Dennard 缩放效应走向终点,单线程 CPU 性能增长已由早期的年均 52% 降至约 3%,计算行业需 ​

一篇介绍不同AI芯片架构及其特性的长文 地址:www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures “2018 年,John Hennessy 和 David Patterson 在图灵奖演讲《计算机体系结构的新黄金时代》中指出:随着摩尔定律和 Dennard 缩放效应走向终点,单线程 CPU 性能增长已由早期的年均 52% 降至约 3%,计算行业需 ​

一篇介绍不同AI芯片架构及其特性的长文 地址:www.jacobpeake.com/ai-chip-architectures “2018 年,John Hennessy 和 David Patterson 在图灵奖演讲《计算机体系结构的新黄金时代》中指出:随着摩尔定律和 Dennard 缩放效应走向终点,单线程 CPU 性能增长已由早期的年均 52% 降至约 3%,计算行业需 ​
一篇介绍不同AI芯片架构及其特性的长文地址:www.jacobpeake.com

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一个设计类skill :单色编辑印刷,为海报、Zine、肖像、包装与视觉观察笔记

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一个设计类skill :单色编辑印刷,为海报、Zine、肖像、包装与视觉观察笔记
一个设计类skill :单色编辑印刷,为海报、Zine、肖像、包装与视觉观察笔记而生的单色 / 受控双色编辑图像 Skill。
地址:github.com/yanliudesign/mono-color-skill/

把一个主题、一句话、一个物件或一张照片,转成原创的编辑视觉。Skill 默认使用受控双色:一块主墨版承担主体,另一块辅墨版只负责 ​

一个设计类skill :单色编辑印刷,为海报、Zine、肖像、包装与视觉观察笔记而生的单色 / 受控双色编辑图像 Skill。 地址:github.com/yanliudesign/mono-color-skill/ 把一个主题、一句话、一个物件或一张照片,转成原创的编辑视觉。Skill 默认使用受控双色:一块主墨版承担主体,另一块辅墨版只负责 ​

一个设计类skill :单色编辑印刷,为海报、Zine、肖像、包装与视觉观察笔记而生的单色 / 受控双色编辑图像 Skill。 地址:github.com/yanliudesign/mono-color-skill/ 把一个主题、一句话、一个物件或一张照片,转成原创的编辑视觉。Skill 默认使用受控双色:一块主墨版承担主体,另一块辅墨版只负责 ​
人民日报:用“Token”还是用“词元”?不是非此即彼的选择题 ​

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AI大模型学习,从向量到Transformer30 节清晰简洁的大模型学习教程,

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AI大模型学习,从向量到Transformer
30 节清晰简洁的大模型学习教程,每课从一个你一眼就懂的问题出发,先给最朴素的方案,再亲手发现不足、迭代改好——把向量、神经网络、注意力机制亲手「逼」出来。 ​

AI大模型学习,从向量到Transformer 30 节清晰简洁的大模型学习教程,每课从一个你一眼就懂的问题出发,先给最朴素的方案,再亲手发现不足、迭代改好——把向量、神经网络、注意力机制亲手「逼」出来。 ​

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