你在变得愚蠢吗？那是因为我学会了结识并为他们服务。

您是否觉得这时几家公司的AI似乎感到很愚蠢？这就是意思。几天前，我对200美元的成员感到残酷，并被指控Openai。结果，我对他失去了算术问题，并以5.9 = x+5.11解决了问题。我的朋友直接将我计算给我。 。 “这个问题真的在幼儿园层面吗？”人工智能不值得$ 200的元人元计算器吗？但是您还记得GPT-4刚刚启动时，我要求他被认为是一个高级数字吗？模型更新仍会减少智能吗？所以我把它扔进了Microsendo。结果，我的伴侣也可以改变它的方式。操作后，似乎没有问题。评论领域的大学生可以验证其可靠性。因此，我在两个计算中使用了GPT-5，为什么您仍然有食物？我认为这是Openai，但是在Revisar Internet之后，我发现GPT没有。几天前，梅图安（Meituan）推出了Longcat Open来源模型。他说，这将使用路由器提高效率。当DeepSeek v3.1启动时，他说有两种思考模型的方法。 Gemini是一位AI巨人，当Gemini 2.5 Flash释放时引入了类似的模型，从而允许该模型确定大脑的使用方式。通常，每个人都要求模型“思考”并在应该懒惰时变得懒惰。这样做的动机是促进理解：省钱。从OpenAI发布的信息来看，此“让模型决定是否考虑自己”中有很多令牌，其中GPT5令牌输出的数量为50％-80％。 DeepSeek发布的表显示，新模型中令牌的消费也下降了约20％至50％。保留一半的令牌，这是什么意思？通常，人们可能不明白这一点，但是像Openaieso这样的大型公司可能是一笔巨大的费用。去年，闭路电视报道说，Chatgpt消耗了超过500,000千瓦时的电子每天ICITY。在如此巨大的基础下，保存的部分足以在一个有成千上万家庭的城市中使用一天。毫不奇怪，Ultraman告诉网上网民在您的名字上花费数十亿美元来感谢GPT。感谢您先前的高级模型。您可以让您思考几分钟。这确实没有用。那么，如何根据规定问题的能力来培训AI呢？ Operai并未发布任何具体原则，但是在2023年，有一个名为“ Trayage：loyage Time，智能路由用户对湖泊语言模型的指示”的文件，该文件专门分析了该问题。当GPT-3.5出来时，大型模型并不能单独调整其思想能力，任何问题都可以使AI燃烧脑。为了提高效率，研究人员提出了一个称为“感知路由器”的模块。从本质上讲，这将小语言模型放在混合模型中。在早期培训期间，路由器对就像练习问题一样，最好使用哪种模型。当然，有一些标准响应，哪些模型适合详细研究以及哪些模型适合快速思考。该系统将该预测分数与标准响应进行比较，并计算两者之间的误差。然后，通过调整路由器中的参数来减少此误差。在尝试了数百万个问题之后，您将逐渐学习如何将正确的模型分配给快速单词。当一个快速单词进入时，第一次看到AI中的小路由模型，评估这个问题是否值得我大脑。由于路由器是光线的，因此此评估过程几乎是瞬时的。除了Openai，AI还具有懒惰的想法。这将不同的令牌引导到不同的神经元网络。 Meituan Longcat使用此方法。从报告来看，使用一种称为“零计算专家”的机制。总体而言，输入快速单词后，快速的单词是div令牌后将其置于芯片中，并将其传递到模型中的神经元网络进行处理。但是在处理之前，Longcat将其提供给一个名为“ Top-K路由器”的小路由器。它就像管道中的调度员。当您收到令牌时，它会确定令牌是复杂还是易于处理。同时，其中有许多神经网络有几个分区，我们称之为专家。其中一些专家喜欢提出困难的问题，而另一些专家则喜欢提出简单的问题。当然，也有钓鱼专家。例如，“ Writeand a python中的QuickSort”，“ Python”，“ Quicksort”是重要的一点，而“一个”并不重要。对于这些无用的筹码，它根本不需要与它们打交道，因此可以将它们扔给那些角质国王。这说明了“零计算专家”的名称是如何诞生的。这也可以解释为什么每个人都夸耀这种模型“太快”。这对模型制造商来说是有益的，不仅是为了省钱，而且还可以改善培训效率。笨拙地考虑他们问什么。它们BSS有蓝莓吗？ “此外，这剥夺了用户的选择权。鼓励在我们发布时没有正确调整。朗猫提出了一个答案，但没有解释这种祈祷的幽默感。deepseek有点慢，但是很清楚地分析了笑声。longcatdeepseek当然是114*514。当然，要添加“深度思想”的词语，他会添加一些症状。毕竟，地址很好，技术Logy是新的，但是在这个阶段的经验肯定是“好”的。当然，大型模型的增长速度比我们想象的要快，我们可以等待更快，更好的模型出生。撰写者：Bugu编辑器：Jiangjiang Noodle Line编辑器：Xuanxuan图片：来源：Longcat，DeepSeek，Reddit，chpt，Cctv.com一些照片源网络
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