1月1日最新AI资讯

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作者：微信文章
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合成数据的前景与风险

合成数据在AI训练中的应用日益受到关注，它可以解决数据获取难题并降低成本。然而，合成数据也存在风险，如模型的偏差和幻觉问题，可能导致输出质量下降。研究表明，过度依赖合成数据会影响模型多样性，因此需要谨慎使用并结合真实数据进行训练，以确保AI模型的可靠性和准确性。

DeepSeek：成本低却表现优异的AI大模型

DeepSeek被誉为AI行业的拼多多，其大模型训练成本仅557.6万美元，远低于其他公司的上亿美元成本。经过多轮测试，DeepSeek在常规问答、数学解答等方面表现出色，尤其在复杂数学题中超越了多款知名大模型。尽管在内容总结上存在不足，但在逻辑推理能力上却表现优异，展现了其竞争力。尽管功能相对较少，但对于以文字生成需求为主的用户来说，DeepSeek-V3是个不错的选择。
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大模型时代的编程革命

AGI的兴起使编程变得更加普及，普通人也能借助AI工具轻松开发应用。宿文在大会上指出，未来将实现个性化应用生成，软件开发将更高效、低成本。大模型的关键在于生成内容，行业将不再依赖传统的超级应用，而是依靠超级智能推动创新与发展。

36氪编辑部推荐的年度好书

随着2025年的到来，36氪编辑部分享了一系列年度好书，涵盖了科技、个人成长、社会变革等各个领域。这些书籍不仅能帮助读者理解快速变化的时代和社会，还能激励个人反思与成长。文末还提供了赠书福利，鼓励读者分享自己的阅读体验，共同探索知识的力量。