Manus产品合伙人张涛表示，这是Manus团队两个月以来努力的成果： 希望大家能够享受Manus的魅力。 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一夜带火整个智能体赛道的 Manus ， 终终终于开放注册了 。 并且所有用户每天都能至少免费玩一次： 开局就送 1000 积分，每天还能再 +300 。 实测像这样做让Manus帮忙做一份租房攻略，消耗了267积分： 网友：还有点贵 有一说一，真想拿Manus整点活，免费的积分还是不咋够用的。 Manus为有需求的用户提供了3档会员服务，从每月 19刀 到 199刀 不等。 | 升级你的计划获取更多积分 | | × | | --- | --- | --- | | Manus Basic Beta | Manus Plus Beta | Manus Pro Beta | | $19/月 | $39,用 | $199/月 | | ● 按年支付 节省17% | ● 按年支付 节省17% | ● 按年支付 节省17% | | 升级到 Basic | 升级到 Plus | 升级到 Pro | | √ 每月 1,900 积分 了解更多 | √ 每月 3,900 ...

全网刷屏的Claude系统提示词，结果被卡帕西大神当场抓虫？！ 鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 事情是这样的。 一夜之间，近 1.7万 字系统提示词——包含 24000 个token，详细定义了模型行为、工具使用和引用格式…..全部细节直接在GitHub上被泄 露了！ 这事儿一出，网友蜂拥而至速速围观，甚至亲切地称呼 这次意外泄漏事件是提示技术的金矿 。 就在此时，大神卡帕西发现了华点： LLM学习缺少主要范式？ 随即他提出系统提示学习新范式—— 模拟人类经验积累过程，将系统提示嵌入权重。 简单总结一下，就是模拟人类学习，为LLM提供备忘录功能，让LLM拥有自主反思用户问题的"记忆"功能，记录通用的问题解决知识和策略。 新范式一石激起千层浪，有人表示赞同，也有人开始着手分析新范式帮助LLM畅玩Minecraft的可行性： 当然也有人持反对意见，认为允许模型自己编写提示会使模型更加混乱，也无法保证模型不会错误地理解提示。 具体是怎么一回事呢？别急，接下来让我们一起来回顾整个事件。 Claude系统提示词曝光 据揭露，完整的Claude系统提示词包含 16739 个字，也就是 110kb 。 ...

DeepSeek 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 未来同事，你好~ 这是一则 招聘帖 。 量子位 是一个关注AI及前沿科技的新媒体平台，我们着迷于全新技术和趋势带来的改变，并 正致力于帮助更多人第一时间看懂新趋势、新机遇。 加入我们，你可以获得： 乐于探索AI新工具，善用AI新工具； 拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理； 有写代码能力； 量子位长期读者。 站在AI浪潮之巅 ：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知 体系。 玩转AI新工具 ：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力 ：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领 袖。 在招岗位包括： AI大模型方向编辑作者 你需要做什么？ 我们希望你是： 如果你与我们志同道合，对 AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑 感兴趣，我们 正在招聘这些领域的原创作者。 以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正 加分项： 拓展行业人脉 ：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业 视野。 ...

DreamO团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 可控图片生成，如今已经不是什么新鲜事。甚至也不需要复杂的提示词，用户通过简单的文本描述，就能快速生成符合个人需求的创意图像。 不过仍然有一些局限： 比如说，虽然可以实现单一任务（如身份、主体、风格、背景等）的定制化设计，可是一旦条件增多，就会出现"鱼和熊掌不可兼得"的问题。 只有小孩子才做选择题，成年人当然是全都要！ 字节跳动与北京大学联合起来，证明了"全都要"的可行性：一种支持多条件组合的统一图像定制化生成框架—— DreamO ，堂堂登场。 这个框架通过单一模型便可以实现主体、身份、风格及服装参考的多样化定制，并支持不同控制条件的自由组合，非常适应实际应用中的复杂 需求。 △ 参考多个主体的生成结果 那么就有人问了，他们是怎么做到的呢？这个框架和现有的商业大模型相比有什么优势呢？ 一起来看技术细节。 DreamO：成本更低、速度更快 字节跳动和北大团队提出了统一的图像定制化生成框架DreamO，以极低的训练参数量（400M），就实现了如下图所展示的多种类型高质量 图像定制化结果： 该工作旨在通过单一模型完成各种定制化任务。 根据参考，生成一张魔幻风 ...

白交 一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 快来围观，陶哲轩当视频博主了。 第一个产出就很炸裂： 人类需要写满一页纸的证明，结果借助AI 33分钟就搞定了？！ 整个过程看起来一气呵成，还是全程 "盲证" 不用过脑子那种。 对于这一操作，网友们惊呆：这具有足够的历史意义。 在没有明显引导、宣传之下，他的订阅数一天时间已经有900+，观看数超两千，目前仍然在高速增长中。 大家赶在爆火之前留言： 今天我们相聚在这里，就是为了见证伟大数学频道的诞生。 具体来看看是如何做到？ 33分钟盲证定理 陶哲轩这次选取了泛代数中的一个命题，即 证明Magma方程E1689蕴含E2 。 方程具体是什么不重要，我们只需要了解，即使是方程理论项目的合作者Bruno Le Floch，也足足人工花了一页纸才完成证明。 而用上AI后，整个证明过程仅用时 33分钟 ： 具体而言，陶哲轩尝试完全基于Bruno Le Floch的草稿，逐行进行形式化。 他将草稿拆分为微小逻辑单元，交由 GitHub Copilot生成代码骨架，再以Lean的canonical策略匹配填补细节 ，过程中也涉及部分手动补 全。 最终，整个形式化证明 ...

DeepSeek 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 未来同事，你好~ 这是一则 招聘帖 。 量子位 是一个关注AI及前沿科技的新媒体平台，我们着迷于全新技术和趋势带来的改变，并 正致力于帮助更多人第一时间看懂新趋势、新机遇。 如果你与我们志同道合，对 AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑 感兴趣，我们 正在招聘这些领域的原创作者。 以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正 加分项： 加入我们，你可以获得： 乐于探索AI新工具，善用AI新工具； 拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理； 有写代码能力； 量子位长期读者。 站在AI浪潮之巅 ：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知 体系。 玩转AI新工具 ：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力 ：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领 袖。 在招岗位包括： AI大模型方向编辑作者 你需要做什么？ 我们希望你是： 拓展行业人脉 ：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动和发布会，拓展行业 视野。 ...

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不用引入外部数据 ，通过自我博弈（Self-play）就能让预训练大模型学会推理？ 来自清华、北京通用人工智能研究院和宾夕法尼亚州立大学的研究人员，提出了一种名为 "绝对零" （Absolute Zero）的训练方式。 这种方法通过让大模型根据推理目标，自己生成并解决任务，便可以获得推理能力。 测试中，用"绝对零"训练出的模型，表现已 经超过了用专家标注样本训练的模型 。 并且"绝对零"方法只需在代码环境中训练，但可以让模型在数学推理上也取得显著进步。 这项研究也在Reddit上引发了讨论，开帖转载的网友惊叹：会自我进化的AI已经被解锁了？ Proposer负责生成新的推理任务，Solver负责解决这些任务。通过两个角色的交替和协同，模型可以自主地构建学习任务分布，并在求解任 务的过程中不断提升推理能力。 "绝对零"将所有的推理任务统一表示为 (p,i,o) （即程序，输入，输出）的三元组形式。 这里的程序是一段可执行的代码，输入是该程序的输入数据，输出是程序在给定输入下的输出结果。 在出题-做题中自我学习 "绝对零"采用了一种自我博弈的学习范式。在这个 ...

DeepSeek 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 未来同事，你好~ 这是一则 招聘帖 。 量子位 是一个关注AI及前沿科技的新媒体平台，我们着迷于全新技术和趋势带来的改变，并 正致力于帮助更多人第一时间看懂新趋势、新机遇。 如果你与我们志同道合，对 AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑 感兴趣，我们 正在招聘这些领域的原创作者。 以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。 岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正 加分项： 加入我们，你可以获得： 乐于探索AI新工具，善用AI新工具； 拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理； 有写代码能力； 量子位长期读者。 站在AI浪潮之巅 ：第一时间接触和了解AI领域最新技术和产品，构建完整的AI认知 体系。 玩转AI新工具 ：将各种AI新技术、新工具应用于工作，提升工作效率和创造力。 打造个人影响力 ：通过撰写独家原创内容，建立个人知名度，成为AI领域的意见领 袖。 在招岗位包括： AI大模型方向编辑作者 你需要做什么？ 我们希望你是： 具身智能机器人方向编辑作者 拓展行业人脉 ：与AI领域大咖零距离接触，参与重要科技活动 ...

DEER团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。 华为联合中科院信工所提出了一种新的模式，让大模型 提前终止思考 来避免这一问题。 利用这种方法， 无需额外训练，就可以让大模型的精度和效率同时提升 。 这种方式名为 DEER ，也就是 动态提前退出推理 （Dynamic Early Exit in Reasoning） 的简称。 其核心在于找到推理信息质量下降之前的临界点，并在临界点及时让大模型中断推理。 结果在多个推理基准中，DEER在DeepSeek系列推理LLM上始终有效，将思维链生成长度平均减少31%到43%，同时将准确率提高1.7%到 5.7%。 截至目前，DEER已在QwQ、Qwen3、Nemotron等更多推理模型和11个评测集上被验证持续有效。 停止推理的临界点，需要动态规划 直观上，随着思维链中的推理路径数量的增加，生成结论时可参考的信息也会更多。 如果能够识别出推理信息变得刚好足够的临界点 （称为珍珠推理，Pearl Reasoning） ，并迫使模型在此点停止进一步思考并直接输出结 论，就可以同时实现准确率和效率。 ...

克雷西 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 字节Seed首次开源代码模型！ Seed-Coder ，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。 它证明 "只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据" 。 通过 自身生成和筛选 高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。 这可以被视为对DeepSeek-R1模型自我生成和筛选训练数据策略的扩展。 一共包含三个版本： Base Instruct Reasoning 其中，Instruct在编程方面表现出色，拿下两个测试基准SOTA。 | Model | Size | | SWE-bench Verified | Multi-SWE-bench mini | | --- | --- | --- | --- | --- | | Agentless | | | OpenHands | Agentless | | ~8B Models | | | | | | Yi-Coder-9B-Chat | 9B | 0.0 | 1.6 | 0.0 | | Llama-3.1-8B-Instruct | 8B | 1.0 | 1.2 | 0.5 | | Q ...