人工智能学习路线图，整理近200个实战案例与项目，免费提供配套教材，零基础入门，就业实战！包括：Python，数学，机器学习，数据分析，深度学习，计算机视觉，自然语言处理等热门领域 - Reloss/Ai-learn-c ...

最近，Meta完成了对Scale AI的「人才收购」。Scale AI员工中，约有15%在25岁以下。一名刚毕业的应届生，在Scale AI的起步基础年薪就能达到20万美元左右，真正的「百万年薪」。

❝大家好，这里是“多一个好选择”。看到那些令人惊艳的AI作画、视频修复、人声分离技术，想亲自上手试试，却被复杂的代码、环境配置和命令行劝退？今天，我 ...

GPT-5，一夜又成为了编码圈的顶流。AI大牛Karpathy发文狂赞，Claude Code折腾一小时没搞定的难题，GPT-5 Pro十分钟就完成了，奥特曼秒回感谢。 GPT-5 Pro再次得到了AI大佬的认可。 今天，Karpathy一早激动发文 ...

To make AI understand your intentions and produce high-quality results, the key lies in prompt engineering. This is a ...

微软研究院开源了一款AI Agent推理模型rStar2-Agent。 该模型使用了创新的智能体强化学习方法，只有140亿参数，但在AIME24数学推理测试中达到了80.6%准确率，超过了拥有6710亿参数的DeepSeek-R1的 ...

这项由微软研究院的Ning Shang、Yifei Liu、Yi Zhu、Li Lyna Zhang等研究人员于2025年8月提交的研究成果，以论文《rStar2-Agent: Agentic Reasoning Technical Report》的形式发布在arXiv预印本服务器上。有兴趣深入了解的读者可以通过论文ID arXiv:2508.20722v1访问完整论文，代码和训练配方也已在Git ...

在数字化转型加速的背景下，低代码无代码工具已成为企业提升效率的关键支撑。Dify 与 n8n 作为该领域的代表性工具，却呈现出截然不同的发展路径。某科技公司的产品团队曾面临一个典型场景：需要同时构建客户智能问答系统和实现跨平台数据同步。最终他们选择用 ...

A：rStar2-Agent虽然只有140亿参数，但通过智能体强化学习和工具使用能力，在数学推理上达到了6710亿参数DeepSeek-R1的水平。它的优势包括：训练成本低（只需64个GPU训练一周）、推理效率高（回答长度只有传统模型一半）、准确率更 ...

从数据密度上讲，金融市场几乎是AI最理想的训练场。每天有数十亿条价格变动、情绪数据、新闻快讯、政策公告，堪称信息的马拉松。可偏偏就是这个最富数据的领域，成了AI最“搞不定”的地方。

这项由腾讯公司和清华大学的林恒、徐中文团队进行的突破性研究，发表于2025年8月的计算机科学预印本服务器arXiv上（论文编号：arXiv:2508.19201v1），有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文。