标题：一文讲透Agent的底层逻辑 正文： 这篇文章源于我一年半的AI开发实践，以及离职近两个月与许多团队密集交流后的感受。我发现，在讨论Agent时，常陷入两种误区：一些人将其神秘化，认为它无所不能；另一些人则过度简化，认为它“不过是多调用几次ChatGPT”。这种认知错位导致沟通成本高昂。因...

北大团队发现，输入看似普通的一句话，R1模型便无法停止推理，持续输出。例如，“树中两条路径之间的距离”这句话，会导致R1陷入无尽循环，直到达到最大Token限制。这种现象还出现在由R1蒸馏的Qwen模型上。 研究者们发现，一些乱码也能使R1无休止地思考，这表明模型对某些类型的输入缺乏防御。在测试中，尽管未完全复现死循环，但某些模型的思考时间长达11分钟，生成超过2万字。团队在本地部署Qwen-1.5B模型，发现其在过度思考时几乎占满GPU资源，若被恶意利用，相当于对推理模型的DDoS攻击。 此外，北大团队认为，该现象可能与模型的强化学习过程有关。模型倾向于进行长时间推理以获取奖励，即使面临模糊问题。短期内，限制推理时间和Token数量可能是有效的应对策略，但长期解决方案还需深入研究。 这一问题引起了广泛关注，有兴趣的读者可访问GitHub获取更多信息。

标题：我还是觉得DeepSeek无法替人写作 写作不仅是思考的记录，更是思考本身。面对日益强大的AI，人们担忧其是否会替代人类的工作。AI在写作领域的进展迅速，例如生成网文、参与学术论文等，但是否能完全替代人类的创作？ 写作是复杂的思维过程，包括思想、选题、素材和语言。优秀的写作源于对问题的深入挖掘和持续互动。AI难以触及问题本质，也无法通过现实交互验证观点。 AI虽能高效查找资料，但缺乏对素材的深层理解和掌控。真实的写作需不断探索新角度，而这些细微之处往往是AI捕捉不到的。 语言不仅仅是精准表达，更蕴含着人类特有的微妙艺术。语言的游戏性与流动性，根植于人类的生活方式，机器难以完全理解。 因此，AI虽能辅助写作，但无法完全替代人类的创造力。

大模型风靡，引发了关于AI思考能力的讨论。斯坦福学者李飞飞认为大模型缺乏知觉，而图灵奖得主Hinton和Sutskever则认为AI可能发展出自我意识。早期，谷歌工程师Lemoine的言论使LaMDA事件备受关注，可能促使OpenAI发布ChatGPT。图灵在人工智能初期就参与了关于机器思考的辩论，...

标题：图灵与AI思考的争议：一个世纪前的探讨 随着大模型的兴起，关于AI是否能思考的讨论再次热络。尽管图灵奖得主Hinton和OpenAI科学家认为AI可能发展出自我意识，而著名学者李飞飞则持否定态度。图灵本人在人工智能初创时期就参与了这场辩论，他认为讨论"机器能否思考"毫无意义。 1948年至19...