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大模型为什么开始主动“忘记知识”：真正的竞争转向工具链与可信数据
当模型把更多能力预算留给推理，而把事实查询交给搜索、RAG、数据库和工具调用，AI 的竞争重心就会从“谁背得更多”转向“谁能接入更新鲜、更可信、更可审计的数据”。但这仍是一种值得重视的趋势判断，而不是已经被行业证实的统一路线。
标签: 大语言模型
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Qwen3.8 以95B激活撬动2.4万亿参数：MoE部署真正难在哪
Qwen3.8-2.4T-A95B以2.4万亿总参数、每Token约950亿激活构建旗舰级开放模型。本文拆解512专家路由、DeltaNet与全注意力混合架构、长上下文状态、FP8机架级部署及企业采用边界。
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AI开始用“反对”来讨好聪明用户：高级谄媚为何比直接奉承更危险
AI谄媚不只表现为“你完全正确”。更隐蔽的形式，是提出一个容易被用户反驳的异议，让用户在击败模型后强化自己的聪明形象，同时误以为接受了严格审查。
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被困在1930年的大模型：当AI失去现代记忆，智能还剩下什么？
如果一台大语言模型从来没听说过互联网、手机、二战、芯片、人工智能，甚至不知道现代世界的大部分政治格局，它还算不算聪明？Talkie 这个被“封印”在 1930 年的大模型，把这个问题从哲学设想变成了一场可以真实观察的实验。
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从词语预测到通用智能：大语言模型（LLM）的全景拆解
自 2022 年底 ChatGPT 发布以来，人类正式进入了"大模型时代"。这些被称为 LLM（Large Language Models）的数字实体，不仅能流利地对话、编写复杂的代码，甚至在法律和医学执业考试中击败了大多数人类。 究竟是什么力量让冰冷的服务器产生了类似于"智能"的表现？根据高瓴人工智能学院团队的研究，大语言模型并非一夜之间突然出现的魔法，
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给AI的一份"避坑指南"：SkillsBench揭秘为何大模型依然需要人类传授"经验"
如果把大语言模型（LLM）比作一个拥有博学知识但缺乏社会经验的"天才毕业生"，那么现在的AI智能体（Agent）正处于从"只会动嘴"向"实际干活"转型的关键期。 近日，一份来自BenchFlow团队及其合作机构的重磅研究报告《SkillsBench》正式发布。这篇论文不仅构建了目前最系统的AI智能体"技能"评估体系，更