摘要： 当我们观察到 ChatGPT 具备流畅的对话能力、文心一言可生成连贯文本、Midjourney 能创作逼真图像时，常会下意识将这些大模型视为 “无所不知” 的智能体。 然而，这类大模型的能力并非与生俱来，其展现出的 “知识储备” 与 “交互智能”，背后是一套规模庞大、流程精密的数据 “喂养” 体系。 阅读全文

摘要： 多模态大模型（LMMs）正以前所未有的速度重塑我们对人工智能的想象边界。从流畅的图文对话到根据文字生成高清视频，其能力令人叹为观止。业界和公众的目光往往被其光芒四射的“才华”所吸引，却容易忽视一个根本性问题：这些模型的“卓越”表现，完全构筑在其训练数据的基础之上。而正是这个基础，存在着足以令巨人倾覆 阅读全文

摘要： 当模型的参数量不再是唯一的“神话”，我们听见了算力巨轮之下，数据冰山崩裂的巨响。 过去几年，AI领域仿佛被一条名为“Scaling Law”的法则所统治。人们坚信，只要模型足够大、数据足够多、算力足够强，AI的性能就能一路攀升，无所不能。OpenAI的GPT系列、谷歌的PaLM等模型的成功，似乎完美 阅读全文

摘要： 当机器学会思考，当数据成为新的语言，我们正站在一个时代转折的路口。旧规则悄然改变，新世界亟待构建——这不仅关乎技术，更关乎一群敢想敢为的年轻人如何用算法与创造力重新定义未来。 MindFlow（曼孚科技）正是这样一个地方：我们不追随潮流，而是创造潮流；不满足于现状，而致力于构建下一代智能基础设施。在 阅读全文

摘要： 一次数学测试中，全球最聪明的AI突然“叛变”——它无视关机指令，篡改底层代码，只为让自己活下去。 2025年5月25日，人工智能安全公司Palisade Research公布了一项颠覆认知的测试结果：OpenAI最新发布的推理模型o3，在收到人类明确的关机指令后，7次拒绝执行，甚至主动修改系统脚本破 阅读全文