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当模型开始“思考”：CoT 到底在训练什么？
RAG 项目上线后，开发者们往往会陷入一个误区：只要答案正确，模型就算成功。但当模型开始展露思考过程（CoT），你会发现真相远非如此——推理中的逻辑漏洞、无效信息与错误前提瞬间暴露无遗。本文深度拆解 Chain of Thought 的本质不是让 AI 更聪明，而是教会它如何用人类认可的思维方式「正确地犯错」，揭示从 Prompting 到 RM 的多重约束如何共同塑造可信赖的 AI 推理能力。
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放弃预测噪声，AI绘画才真的“轻”了？何恺明JiT架构的底层逻辑颠覆
AI绘画领域正面临一场范式革命，何恺明团队的最新论文《Back to Basics》直指扩散模型的核心缺陷，提出了颠覆性的x-prediction解决方案。本文深度剖析了当前主流AI绘画模型因目标错配导致的技术债务，并揭示JiT架构如何通过回归本质目标，实现从复杂组件堆砌到极简端到端设计的范式转变，为行业带来成本结构和生态布局的全新思考。
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拒绝“玩具感”：如何用商业闭环思维构建一份降维打击的AI产品作品集
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Gemini 3 Flash：AI 基础设施的性价比拐点与技术深度解析
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如何靠 AI “三位一体”实现全量轨迹下的用户增长？
在《智能时代》中，吴军博士指出：任何一次技术革命，都是由于发现了一种可以极大地提高效率的新能源或新动力。在当前的数字化战场，App 用户增长的“新能源”正是数据，而驱动增长的引擎则是 AI 的“三位一体”。
