什么火了

今日热点 · 前 3

一件事为什么火、在哪些平台上榜、热度是涨是落。

看今日热点 →

AI 热点 · 前 3

只看和 AI、科技有关的热点。

看 AI 热点 →

最近的重大发布

各家 AI 模型的发布、开源和传言,官方消息和媒体报道分开标。

打开时间线 →

综合 · 热门站点

全部综合站点 →

科技 · 热门站点

全部科技站点 →

娱乐 · 热门站点

全部娱乐站点 →

游戏 · 热门站点

全部游戏站点 →

生活 · 热门站点

全部生活站点 →

知识 · 热门站点

全部知识站点 →

社区 · 热门站点

全部社区站点 →

快讯来源

各家快讯一页排开,重要的标出来。

全部快讯来源 →

AI 资讯

常读的 AI 公众号和科技媒体,新文章都在这一页。

去看 AI 资讯 →

品牌

各家今天的金价多少钱一克,从低到高排好。

看今日金价 →

今天最低的 3 家

看足金饰品榜 →

Lobsters · AI

HISTORY2026年11月12日26 不同热搜 · 统计中
10/14—11/12 有历史数据
DAILY UNIQUE TOPICS26 条热搜今天 00:00 起累计,每次采集后更新
热搜话题最高排名首次上榜离榜时间在榜时长上榜次数
#100:49 达到00:49首次观测上榜—结束时仍在榜31分累计在榜1无重入
02
What are some "No AI" apps/companies/resources you know of?

Hey everyone I'm wondering if there's any useful/helpful list of apps, companies, or resources in general that avoid AI (they don't have to be vocally or openly "anti", but at least explicitly avoid it) that you know of? I'm not looking to start a discussion on what's good/bad or (un)worthy about AI, or who's for/against, just links and/or communities promoting this sentiment/position. For example, https://www.rebeltechalliance.org would be one of those resources. Thank you!

#100:00 达到00:00首次采集时已在榜01:20观测离榜1小时20分累计在榜1无重入
#200:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#300:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#400:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#500:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#600:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#700:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#800:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#900:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1000:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1100:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1200:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1300:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1400:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1500:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1600:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1700:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1800:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#1900:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
21
Byte Language Models: Scaling, Emergent Abstractions, and Information Allocation

The paper challenges the assumption that language models need explicit tokenizers to be efficient demonstrating that standard flat Transformers can process raw byte sequences and actually outperform traditional subword models as parameter sizes scale. The prevailing thought in the field has been that processing raw bytes is computationally inefficient because the sequences are substantially longer. A typical subword contains around four bytes. The authors argue that this extra sequence length is

#2000:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#2100:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
23
Best Books/Courses/Channels to Leapfrog on AI/ML Material

Assuming I have been on hibernation since 2018-19 time frame, which materials - books, MOOC courses and YT channels would be recommended for me to get started with understanding all the current progress on AI/ML. Ideally a resource like TeachYourselfCS that can give structure and roadmap to navigate all the progress/knowledge on the domain would really help. Do we have to take different approaches to understand LLMs vs other type of ML models which have been in large scale deployment/usage from

#2200:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#2300:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#2400:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜1小时20分累计在榜1无重入
#2500:00 达到00:00首次采集时已在榜—结束时仍在榜50分累计在榜2重入 1 次