【学习各类API】 Visa支付是一种全球广泛使用的支付解决方案，支持多种货币和支付方式，极大地方便了跨境交易和电子商务。通过Visa支付，用户可以安全、快速地完成在线购物和服务支付，有效解决了传统支付方式的安全性和便利性问题。Visa支付的关键技术要点在于其高度安全的加密技术和便捷的用户体验，使得商家和消费者能够无缝连接，提升交易效率。一个有趣的应用示例是，用户可以在全球范围内使用Visa卡进行支付，无需担心货币转换和交易安全问题。

【日积月累】 1. 大模型是大脑、向量数据库是海马体 1953年，Henry Molaison 因为饱受癫痫症带来的痛苦，接受了一种实验性的手术。这次手术让他成为神经科学家们最耳熟能详的病人。 手术切除了他部分内侧颞叶，包括海马体，这些区域在...

【学习各类API】 快速支付系统（FPS）是一项革新性的支付平台，简化了香港的金融交易流程，使得个人和企业能够实现即时转账。通过绑定手机号码、电邮或FPS ID，用户可以在不同银行和支付服务提供商之间进行无缝资金转移，极大地提高了效率和便捷性。FPS不仅支持港币，还支持人民币交易，为需要跨境支付的用户提供了潜在的解决方案。

【日积月累】 1.为什么关注这个赛道 我们在《AI Agent 的千亿美金问题》一文中做出判断，目前 Agent 实践中，Coding Agent 最值得期待，不仅最有可能快速落地，且有很大潜力成为人类所有 Agent 交互中的“翻译官”。作为开发...

【日积月累】 1.技术主张：幻觉不是问题，提高模型记忆能力是更高优先级 Q：在 Google 17 年的工作经历是如何影响你参与 AI 实践的？ 我参与 AI 是一个自然而然的过程。在思考怎么用计算机做一些更有趣的项目时，AI 是 Top 1...

【日积月累】 1.Agent System 是什么 在以 LLM 为驱动的 AI Agents 系统中，LLM 是代理系统的“大脑”，并需要其他几个关键组件的辅助： 1. 规划（Planning） • 子目标和分解：AI Agents ...

【日积月累】 1.什么是 AI Tutor？ 在线教育的创新本质上都在解决“如何规模化优质供给”的问题：Coursera  用录像的方式实现全球 Top 级大学经典课程这一稀缺教育资源的规模化，国内市场中，Vipkid 的创新在于用差异化...

【日积月累】 1. 构建 AI 应用远不只是调用模型 API 一旦在 LLM 领域花了足够多的时间，在兴奋之余你会意识到当前模型本身的两点局限： 1. 它只有“脑子”没有“手臂”，无法在外部世界行动，不论是搜索网页、调用 API 还是查找数...

【日积月累】 1.模型强弱的核心指标 首先，把一个模型调成一个对话机器人这件事情并不难，开源界已经有了类似于 Alpaca, Vicuna, RWKV 这样的对话机器人，跟它们随便聊聊感觉都还不错；但要真正希望这些模型成为生产力，随便聊聊是不够的。...

【AI驱动】 DeepSeek发布了开源数学定理证明模型Prover-V1.5，通过将数学问题转换为Lean编程语言，引入强化学习系统，实现了自我迭代和Lean证明器监督。该模型在高中和大学数学定理证明测试中取得了63.5%和25.3%的成功率，超越了多款开源模型。DeepSeek-Coder-V2结合Lean证明器标注中间状态信息，提高了模型的形式化证明能力。模型训练采用GRPO算法进行强化学习训练，并引入RMaxTS算法解决证明搜索中的奖励稀疏问题。DeepSeek-Prover-V1.5在miniF2F和ProofNet基准测试中取得了新的SOTA。

【日积月累】 01.Investment Thesis Coding 领域的投资主要面临着两个大变化，底层推理引擎的持续进步和市场空间的变化： 1）Coding 能力是 LLM + RL 范式下能力进化最快的方向，会是从 copilot 渐进...

【日积月累】 01.State of AI Agent Agent 使用趋势： 每个公司都在计划部署 Agent Agent 领域的竞争正在变激烈。在过去一年中，许多 Agent 框架变得普及：例如使用 ReAct 结合 LLM 进行推...

【日积月累】 Idea 01 微软转投 Anthropic，模型和云的格局彻底改变 微软和 OpenAI 的关系紧张已不是秘密，也许是 OpenAI 的公司架构，以及和微软的结盟方式太不同寻常，让多方利益制衡而紧绷的弦终会有断的一天...

【日积月累】 01.神秘的DeepSeek “DeepSeek 最重要的事是 push 智能” 1. 创始人兼CEO梁文锋是 DeepSeek 最核心的人，和 Sam Altman 不是一类人，他是很懂技术的。 2. ...

【日积月累】 GPT-4 发布之后，一直存在一种声音认为 AI 发展低于预期，模型能力没有明显跃升，主要原因就是目前还没任何一家 AI Lab 能够大幅增加在单一模型上投入的计算量。目前市面上已发布的模型在训练计算量上基本都是 GPT-4 水平（～2e2...