Perplexity做的不是搜索引擎,是"回答引擎"
Perplexity最近两年的增长有点猛。在Google几乎垄断搜索市场二十多年后,居然有人从AI角度撕开了一个口子。 和传统搜索的区别Google给你的是链接列表——你需要自己点进去、阅读、判断、综合。 Perplexity给你的是直接回...
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Perplexity最近两年的增长有点猛。在Google几乎垄断搜索市场二十多年后,居然有人从AI角度撕开了一个口子。 和传统搜索的区别Google给你的是链接列表——你需要自己点进去、阅读、判断、综合。 Perplexity给你的是直接回...
两年前”开源能追上闭源吗”还是个有争议的问题,现在答案已经很清楚了:在大部分常规任务上,开源已经追平甚至超过了。 当前格局开源阵营: DeepSeek V3/R1——顶级性能,极低成本 Llama 4 Scout/Ma...
2025到2026年,AI API的定价经历了一场堪比电商大战的价格厮杀。 降价潮DeepSeek的低成本策略给整个行业施加了巨大的降价压力。当R1的运行成本只有OpenAI同级模型的1/20到1/50时,闭源厂商的定价...
AI大模型的能源消耗正在成为一个不可忽视的问题。 训练成本大模型训练的电力消耗极其惊人。以GPT-4级别的模型为参考: 单次训练消耗的电量相当于几百个美国家庭一年的用电量 微软、Google、Meta的AI数据中心建设正在推高全球数据中心...
每次AI编程工具有大更新,社交媒体上就会炸一波”程序员要失业了”的讨论。那实际情况怎样? METR的研究很打脸AI安全研究组织METR做了一个严格的实验:让有经验的开发者分别在有和没有AI辅助的情况下完成编程任务。 结果:用了AI工具的开发...
“AI Agent”在2025年还是个有点模糊的概念,到了2026年已经变成了具体的产品和工具链。 几个明确的信号微软把Copilot改造成了agent架构(Copilot Cowork),5月上线Agent 365统一管理平面。GitHu...
去年年初一度有人预言”RAG已死,长上下文模型会取代一切”。结果呢?RAG不但没死,反而进化了。 从RAG到Context EngineRAG最初的定义是”检索增强生成”——从外部数据库捞信息,塞给模型一起用。但到2025年底,这个概念已经...
大模型能力越来越强,但部署成本也越来越高。量化和蒸馏是目前最主流的两种”把模型变小变快”的技术路线。 量化:降精度核心思路:把模型权重从高精度格式(FP32/FP16)压缩到低精度格式(INT8/INT4甚至更低)。 训...
Hugging Face刚出了2026年春季的开源生态报告,几组数据很有冲击力: 平台规模 用户:1300万 公开模型:200万+ 公开数据集:50万+ 三项数据同比都接近翻倍。 最大的变化:中国模型下载量占41%中国模型在Hugging...
Nature的一篇分析指出:中国2025年上半年发布的AI国家级法规数量,等于之前三年的总和。 监管框架从2022年开始,中国已经建立了一套相当完整的AI监管体系: 生成式AI模型上线前必须提交监管审查 AI生成的内容必须带可见的、不可去...