在 Anthropic 最近的研究中，引入了一種追蹤大型語言模型思想的新方法。今天，他們開放該方法的源代碼，以便任何人都可以藉鑑我們的研究成果。
您可以造訪 Neuronpedia 介面 來產生和查看您選擇的提示的歸因圖。對於更複雜的使用和研究，您可以查看 程式碼庫。此版本使研究人員能夠：
使用 Claude 4 和許多其他進階推理模型（例如 03、Gemini 2.5 Pro 等）需要一種新型的提示詞技巧，這與舊模型的提示方式完全不同，甚至有時是矛盾的。這些技巧很多是從 Anthropic 的一篇部落格文章中擷取，直接來自創造這些模型的研究團隊的建議。
教程展示了AI工具鏈整合的未來趨勢，將碎片化任務轉爲端到端自動化系統，適合想提升創作效率的技術型用戶。若需實作細節，可參考影片中的Docker指令與節點配置截圖。
影片討論了中國AI技術在多模態模型和圖像生成方面的重大突破，以及中國在全球AI競賽中逐漸展現出的技術和能源優勢，對未來產業格局產生深遠影響。
中國在電力產能上的快速增長（目前佔全球30%以上，並以每18個月增加一個美國總產能的速度擴張），將成為未來AI競賽的關鍵優勢，因為AI訓練和應用極度依賴能源供應。
1.3B 模型採用 Creative Commons 非商業授權，14B 模型則為 Apache 2 授權。
影片詳細展示如何在ComfyUI中下載、載入不同模型，根據顯存選擇合適的模型版本，並調整參數以優化生成效果（如步數、強度等）
人工智慧與機器學習教授 Graham Morehead 回答網友對AI相關的熱搜問題！AI、AGI 和 ASI 之間有什麼區別？如果中國或美國率先實現超級人工智慧，將會產生什麼影響？AI會搶走人類的所有工作嗎？以上這些問題的解答都在本集影片中！
Absolute Zero 是由清華大學主導的一項創新語言模型訓練方法。這個方法最顯著的特點是不再需要由人類提供的數據進行訓練，而是自動生成問題，然後嘗試自動解決問題來進行學習。過往的監督學習，或者強化學習，一般都是由人類設定目標進行監管，而 Absolute Zero 可以透過自我對弈機制。能夠在數學和程式設計的領域中自動提升推理能力。研究顯示，這種模型不僅在這些領域達到了最先進的性能，甚至超越了由人類策劃的數據去訓練的模型。
Trae 令我放棄了 Cursor，放棄了 WindSurf，甚至 Cline 等等。因為它擁有更加直觀的操作介面，除了提供傳統的 IDE 功能，亦包括自動編寫代碼、項目管理、插件管理，同時，最新版本亦都直接整合了 MCP 同 MCP 市場。當然亦唔少得 AI Agent。
