有观点认为，如果十年前Wolfram开源，LLM今天就会把Wolfram Language当成第一语言去用，就像Python一样。Python没有独占任何算法，却成了整个AI时代的地基。这个比较对Wolfram有点残忍，但并非没有道理。

ENVIRONMENT: A cutting-edge FinTech company has an exciting position for a go-getter & highly driven Software Developer to join its Joburg team. Your core role will be to participate in every stage of ...

Stanford University is offering an online graduate course Artificial Intelligence: Principles and Techniques to provide students with complete knowledge of curr ...

在衡量大语言模型（LLM）代码生成能力的竞赛中，一个日益严峻的问题正浮出水面：当模型在 Humaneval、MBPP 等经典基准上纷纷取得近乎饱和的成绩时，我们究竟是在评估其真实的泛化推理能力，还是在检验其对训练语料库的「记忆力」？ 现有的代码基准正面临两大核心挑战：数据污染的风险，以及测试严谨性不足。前者使评测可能退化为「开卷考试」，后者则常常导致一种「正确的幻觉」（Illusion of Co ...

半年之前，他还在一家科技公司从事数据标注与清洗工作，日复一日处理海量文本与图像数据。尽管身处人工智能行业，但他清晰感受到自己与核心技术环节的距离——模型设计与算法开发始终是一个难以触及的领域。六个月后，他入职一家中型互联网公司担任机器学习工程师，负责 ...

当数据集膨胀到数百万甚至数十亿量级的向量时，怎么让搜索在这种规模下依然又快又准就成了一个实实在在的工程难题。这篇文章要聊的就是向量搜索系统的三个核心优化方向——性能调优、混合搜索和可扩展架构。