我不知道他們是怎麼做到的，但中國基本上能夠在官方發布後的3個月內復制每一個主要的美麗國AI模型，而且總是更便宜和更小(高效) 不僅僅是LLM，例如，騰訊剛剛發布了兩個模型，一個是世界模擬器，另一個是實時外語翻譯器，正面與谷歌上周發布的模型競爭，哈哈(而且它們是7B對抗谷歌構建的任何龐然大物) 我的觀點是，我對中國在科技領域與美麗國競爭的刻板印象已經完全破滅。我曾認爲DeepSeek可能是運氣，阿裏巴巴推出QWEN時也有同樣的想法，但現在他們已經有太多的成功無法否認，他們擁有驚人的人才，我們應該100%專注於他們，而不是因爲它是“國產”的就輕視他們。 TikTok是一個警示信號(在社交媒體廣告方面產生的收入比Meta過去幾個月更多)我猜我們將繼續看到AI的超額表現。 最後提醒：全球超過50%的最佳人工智能人才集中在美麗國。這些人才價值連城，正在清華大學大量培養。美麗國還擁有巨大的電力儲備(數據中心)用於訓練模型，遠超美國。一旦他們攻克芯片制造，那就結束了。我們必須在那之前趕上。

幣界網消息，8月15日，Alitong Yiqianwen 宣布了 Qwen3 的 100 萬 tokens 上下文擴展、Qwen Chat Deep Reseache 的升級以及在 ComfyUI 上提煉的 Qwen-Image 的發布。此外，Qwen-Image 圖像編輯模型即將推出。

本地大模型折騰了一晚上，最終選擇出爐： 1.主用模型：Qwen-30B-Instruct，日常幹活用它足夠了。（指令遵循非常） 2. 推理備用：留了個 8-bit 魔改版的GPT OSS mlx。GPT-OSS 的 4-bit 版不太行，推理預算拉滿三檔意義不大。 3. coder 全部方向，打算不考慮本地模型直接用 SOTA旗艦（畢竟幹活嘛）

爲什麼需要同時有多個AI？ – 使用單一的 AI 容易出現偏差或錯誤 – Mira使用多種AI來比較結果→消除錯誤信息(幻覺) → 有助於提高準確性，更加安全，得益於"集體智慧" 哪些人工智能參與？ ChatGPT (OpenAI)：擅長復雜的論點 DeepSeek: 擅長數學和邏輯 Meta (Llama): 反映多角度觀點 阿裏巴巴 Qwen: 支持多語言 Anthropic (Claude): 優先考慮道德與安全性 Sentient: 去中心化的人工智能，由社區運營 Nous Research: 深度領域人工智能 🤖 Mira使用此模型的方法： Mira運行一個獨立的驗證網路，多個人工智能相互驗證。 例如：當人工智能進行自動交易時，其他人工智能將驗證訂單是否準確，以防止異常操作 => 提高所有鏈上操作的可信度 核心是可驗證的自動化——自動化但始終有驗證 ✅ 總結： Mira通過利用多個AI的集體智慧創建了一個透明的驗證系統→確保所有AI的行爲都是可信和負責任的。

這是你的答案： 爲了實現這一目標，使用了多樣化和可靠的 AI 模型來爲共識機制提供動力。 他們利用多種人工智能models( OpenAI、DeepSeek、Meta AI、阿裏巴巴Qwen、Anthropic、Sentient和Nous Research) 他們使用他們的培訓方向來交叉驗證輸出並消除幻覺。 這提高了驗證的準確性，消除了單點故障。 這種集體智能使得真正無信任的AI驗證在大規模下成爲可能。 GMIRA 公司

在DeepSeek突然流行之後，AI代幣在本週遭受了50億美元的損失後重新興起。 今天DeepSeek面臨了幾個挑戰，這改變了市場的情緒，並推動了與AI相關的代幣的增長。 DeepSeek面臨越來越大的壓力 上週三，阿里巴巴推出了Qwen 2.5，它聲稱這是一種超越DeepSeek-V3的AI模型。這一消息動搖了投資者對DeepSeek在人工智能領域可持續性的信心。 另外，OpenAI指控DeepSeek使用“蒸餾”技術來訓練其人工智能模型，以OpenAI的輸出為基礎。這可能違反了OpenAI的服務條款。 “Deepseek的r1是一款令人印象深刻的模型，特別是在他們能夠以這個價格提供的方面。我們顯然會提供更好的模型，而且，有一個新的競爭對手確實令人振奮！我們將發佈一些新產品，”OpenAI首席執行官Sam Altman在X (曾經的Twitter)上寫道。

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