Code for Life, AI for Future
本文字数:约 3500 字,预计阅读时间:15 分钟测试过微信官方支持的 DeepSeek R1 后,我搞明白腾讯要怎么押注 AI 应用了微信这款应用,自其推出以来,一直以创始人张小龙的「克制」而闻名,其产品更新始终以用户体验为核心,很少为了追风口而改变其核心功能。然而,随着 DeepSeek R1 的推出,这一情况发生了明显的变化。北京时间2月15日晚,微信内开始灰度推送了整合 DeepSeek R1 的「AI 搜索」功能。在微信主页顶部的搜索栏中,用户可以找到新增的「AI 搜索」按钮,该功能提供了两个回答模型能力选项:「快速回答」和「深度思考」。后者由开源的 DeepSeek R1 驱动,提供更深入的推理能力。虽然此次更新仅面向部分用户,但其推广速度之快,与微信以往的更新节奏相比,显得异常迅速。DeepSeek R1 基于开源版本构建,但其具体使用的模型体积并未明确说明,可能并非是「满血」版本。尽管如此,微信选择在此时整合 AI 功能,显然看到了 DeepSeek R1 在微信平台应用的巨大潜力。此次更新标志着微信从「极端保守」到「快速响应」的转变,旨在确保微信在 AI 领域不落后
本文字数:约 4500 字,预计阅读时间:12 分钟重点新闻岚图知音OTA 2.0发布,首发AI智能体|一线车讯岚图汽车今日宣布,其高端智能电动SUV车型知音OTA 2.0版本正式发布,此次升级不仅带来了超1000项功能优化,更是首发了AI智能体技术。AI智能体的应用使得车辆的智能化水平显著提升,为用户提供了更加便捷、个性化的驾驶体验。AI智能体在车辆中的集成,不仅可以实现智能语音助手的更高级别交互,还能通过实时数据分析,优化驾驶辅助系统,从而提升车辆的安全性和舒适性。此外,AI智能体还能根据用户习惯和偏好,自动调整车辆设置,实现更加智能化的个性化定制。此次OTA升级,标志着岚图知音在智能汽车领域迈出了重要的一步,也为未来智能汽车的发展提供了新的方向。刚刚,DeepSeek官方发布R1模型推荐设置,这才是正确用法DeepSeek近期发布了其最新版本的R1模型推荐设置,标志着这家AI公司对于大模型技术的持续优化和深度理解。R1模型作为DeepSeek系列中的重要组成部分,主要针对大规模自然语言处理任务,通过优化模型结构和算法,进一步提升了模型的准确性和效率。此次发布的推荐设置,不仅涵盖了
本文字数:约 4300 字,预计阅读时间:12 分钟苹果官宣「新成员」,带屏 HomePod 会是今年最重要的 AI 硬件吗?北京时间 2 月 14 日凌晨,苹果 CEO 库克突然发推,宣布苹果硬件「家庭的最新成员」,将在 2 月 19 日(北京时间 2 月 20 日)公布。对于本周一直在苦苦熬夜坚持、望眼欲穿等待新款 iPhone SE 发布的数码爱好者来讲,这次的官宣既带来了一些确定信息,同时也带来了更多不确定信息。熟悉近年苹果新品预热节奏的老饕,已经能迅速从这次预告的信息中,把握到主要的关键信息:首先是苹果 CEO 私人账号首先发布已属非同寻常,此外预热中提到了「新成员」与「家庭」这两个概念。虽然无论是中文还是英文社交媒体上,关于这次神秘新品的期待,呼声最高可能性也最大的,都是近两周呼声最高的 iPhone SE4,但仔细阅读细节,就能从字里行间中发现更多端倪——已经发布三代的 iPhone SE 系列既不是「新成员」,也很难与「家庭」这个预热中被刻意强调的双关概念直接扯上关系。目前,苹果硬件产品线中,最贴合「家庭用智能设备」这个概念的,其实是另一个许久没有更新过的硬件产品线 H
前一阵看到了两篇新闻大受震撼, 《AI突破抗药性困境》、《AI解决困扰了数学家几百年之久的黎曼猜想》 AI 的发展速度已经超越了人类的认知。两年前,我们还能调侃其为“人工智障”,但如今,随着 DeepSeek 公开思维链,AI 的水平已经超越了大部分人。 在这场“革命”中,真正致命的问题不是 AI 学会了“思考”,而是 AI 击破了知识壁垒。AI 不是知识的“创造者”,而是知识的“搬运工”。从此,许多依靠知识壁垒和信息差的盈利方式都变得公开化。我们使用 AI,更像是利用它“搬运”知识的能力。 在《掌握习惯》一书中提到,人类其实是依靠惯性生活。所谓的惯性,就是我们多年来养成的经验,让我们在面临抉择时能够本能地趋利避害。AI 更像是一个惯性,它会基于知识库(未来可能是全人类的知识体系),做出更符合过去做法的一种方式。我们依赖 AI,就获得了问题最快最优的解法,但也失去了“创新”的机会。 有人会说,AI 有创新啊,现在 AI 绘画、写诗、写小说,都远超一般人的水平。或许是远超一般人,但是 AI 的绘画、小说、诗集,却永远不会有新的风格。当我们告诉 AI 生成一首五言律诗,画一
本文字数:约 3500 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻> ## AI突破抗药性困境!山大团队融合潜在扩散模型与MD设计新型抗菌肽山东大学的研究团队在抗菌肽设计领域取得了重要突破,通过将潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)与分子动力学(Molecular Dynamics, MD)相结合,成功设计出具有更强抗菌能力和更低毒性的新型抗菌肽。这种抗菌肽有望对抗抗生素耐药性,为治疗耐药菌感染提供了新途径。抗生素耐药性是全球面临的重要公共卫生问题之一。传统抗生素的滥用导致细菌产生了强大的耐药性,新药开发速度远不及耐药性演化的速度。因此,寻找新型抗菌药物成为当前的研究热点。研究团队首先利用潜在扩散模型对大量抗菌肽序列进行学习,提取出抗菌肽序列的潜在特征。然后,结合分子动力学模拟,预测抗菌肽与细菌细胞膜的相互作用,进一步优化抗菌肽的结构。通过这种组合方法,研究团队设计出多种新型抗菌肽,它们不仅对多种耐药菌具有显著的杀灭作用,而且对哺乳动物细胞的毒性显著降低。这一研究不仅展示了AI在药物设计领域的强大能力,也表明多模态方法在解决复杂生物学问题中的巨大潜力。
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