漂移与竞速

英伟达今日正式官宣，已与软银集团达成最终协议，将以400亿美元的价格从软银及其愿景基金手中收购Arm Limited。这笔并购预计将立即提升英伟达的非GAAP毛利率及非GAAP每股收益。 从行业视角来看，这绝非一场普通的并购。它将英伟达领先的AI计算平台与Arm庞大的生态系统深度融合，直接打造出一家

网页图片加载缓慢，无疑是众多网民日常上网时的共同困扰。然而，谷歌研究团队近期推出了一项突破性成果——他们将生成对抗网络（GANs）与神经网络压缩算法相融合，打造出名为HiFiC的全新图像压缩方案。即使在码率被压缩至极低的情况下，该技术仍能实现高保真的图像还原效果。 我们先简要了解下生成式对抗网络（G

CurveFinance因黑客攻击损失6200万美元，计划赔偿受损用户。目前调查进展顺利，已追回79%资金，将通过资产分配和代币补偿等方式进行赔付。

先提出一个值得思考的问题：如果我们将支持向量机（SVM）的核心思路迁移到神经网络中，会碰撞出怎样的火花？这并非凭空想象，而是源自一篇蒙特利尔大学论文的启发——该论文作者在备考博士资格考试时复习SVM，突然灵光一闪，随后发现SVM、生成对抗网络（GAN）与Wasserstein距离之间竟隐藏着一条隐秘

先说几个核心判断：ReAct策略让AI智能体从“机械执行”升级为“先思考后行动”，这确实是一种根本性的能力跃迁。简单来说，它就是在AI的认知工具箱里，同时装上了“内心独白”和“行动执行器”两套系统，让它们交替运转，形成一个螺旋上升的闭环。 想象一下，如果普通AI是一个只会机械执行指令的机器人，那么采