HTML工具通过结合HTML、JavaScript和CSS，简化了功能应用的开发流程。开发者利用LLM生成代码，构建了150多个单文件应用，涵盖SVG渲染、PyPI日志对比等功能。工具设计强调简单、无构建步骤、依赖CDN，易于复制和托管。通过URL存储状态、使用localStorage保存秘密数据，工具还支持跨域API调用和文件操作，展示了HTML在前端开发中的强大潜力。

广告行业竞争加剧，创意素材质量与效率成关键。通过AIGC技术，构建智能化素材生成体系，解决传统制作中的质量效率难兼顾、创意同质化、长尾场景覆盖不足等痛点。升级“星辰”平台为“大星辰”，实现文案、图像、视频素材的自动化与个性化生产，提升用户体验与广告收入。未来将持续优化素材生成流程，拓展创意边界，助力业务增长。

推荐系统30年演进史：从协同过滤到生成式AI。1992年Tapestry首创协同过滤，2006年Netflix Prize推动矩阵分解成为黄金标准，2016年深度学习全面统治，Wide&Deep、DIN等模型重塑工业架构。2023年起，大语言模型带来范式转移，生成式推荐、提示学习等新技术涌现，Meta、快手等已实现落地。技术演进始终围绕解决数据稀疏、冷启动等核心问题展开，未来将向多模态、个性化LLM方向发展。

AI动效制作不再难，简单到复杂的案例都能搞定。准备好关键素材，利用可灵和即梦平台，结合GPT生成描述词，轻松生成动态效果。从logo描边到IP卡通入场，再到几何变形和品牌延展，AI让动效制作更高效。多刷几次，效果更佳，动效质感直接拉满。

OpenAI的GPT-5模型存在训练数据泄露问题，部分语料来自成人网站和垃圾信息。通过对模型权重的分析，发现了一些异常的高频词汇，揭示了训练数据的潜在来源。这些“故障词汇”不仅暴露了模型的训练细节，还暗示了数据采集范围的广泛性，甚至包括GitHub等平台。这表明开源模型可能带来新的安全风险，建议前沿实验室优化词汇表，减少不常见字符串的纳入。

OpenAI的GPT-OSS模型展现了最新的LLM架构，采用Transformer结构，包含多层的Transformer块，每个块整合了RMSNorm、GQA和多专家系统（MoE）。GPT-OSS使用RoPE编码处理长上下文，并通过分组查询注意力（GQA）提升效率。模型还引入了量化技术，将参数压缩至4.25比特，显著减少计算资源消耗。GPT-OSS的架构与Qwen 3等模型相似，推测GPT-4和GPT-5可能在此基础上进一步扩展。

vLLM是一款高效的开源推理引擎，专为大型语言模型优化内存和处理速度。本指南详细介绍了如何在服务器上安装vLLM，并部署gpt-oss-20b或gpt-oss-120b模型，提供API服务。同时，vLLM支持与OpenAI SDK无缝集成，实现功能调用和浏览能力。无论是直接采样还是API调用，vLLM都能高效处理推理任务。

小编带你了解如何微调OpenAI的GPT-OSS-20B模型，使其支持多语言推理。通过引入“推理语言”选项，结合TRL库和LoRA技术，模型能在英语、西班牙语、法语等多语言中生成推理链。微调过程包括安装库、准备数据集、配置模型、训练及推理。最终模型能根据用户选择的语言进行推理，提升用户体验。

OpenAI推出"学习模式"，旨在引导用户逐步解决问题，而非直接提供答案。该模式对所有用户免费开放，采用苏格拉底式提问，通过互动式教学帮助学生理解知识点。然而，通过精心设计的Prompt约束模型行为，容易被越狱，无法彻底杜绝作弊。尽管如此，这一尝试展现了AI在教育伦理与强大能力间的平衡探索，为未来AI超级导师的诞生奠定基础。

ChatGPT生成的CSS渐变文本代码存在冗余问题，部分属性如-webkit-text-fill-color已过时且无实际作用。代码中background-size和background-position的设置也显得多余，简化后效果相同。使用@supports可以更好地处理浏览器兼容性。AI生成的代码往往堆砌过时方案，缺乏优化，导致代码臃肿且效率低下。

OpenAI的o3模型在Linux内核中发现了一个零日漏洞CVE-2025-37899，涉及ksmbd模块中的SMB“logoff”命令处理程序。o3通过分析并发连接和对象共享，成功识别出未引用计数的对象在释放后仍可被其他线程访问的问题。这一发现展示了o3在代码推理和漏洞研究中的显著进步，表明LLM在提高漏洞研究效率方面具有巨大潜力。

GPT-4o生图模型突破传统，通过自回归技术实现高效图片生成。相比扩散模型，它统一了多模态信息处理，显著提升图像编辑和风格转换能力。自回归结合强大的解码器，使图片生成更自然、精准，为多模态大模型发展开辟新路径。

大语言模型(LLM)通过互联网数据预训练,经过分词、神经网络处理等步骤生成文本。预训练后,需通过监督微调和强化学习提升模型性能,减少“幻觉”现象。LLM通过上下文窗口和推理机制生成非确定性输出,具备创造力但可能产生错误。未来LLM将向多模态、代理化、实时训练等方向发展,融入更多应用场景。

o1模型并非传统聊天模型,而是“报告生成器”。使用时需提供大量上下文,明确输出需求,而非指导其思考过程。o1擅长一键生成完整文件、解释复杂概念,并减少幻觉,尤其在医学诊断和工程决策中表现突出。然而,它在特定文风写作和构建完整应用上仍有不足。高延迟影响产品体验,未来设计需优化响应结构和上下文管理。

NLLB-200与ChatGPT在小语种翻译中展现互补优势。NLLB-200专注低资源语言翻译,而ChatGPT擅长高资源语言生成。通过LoRA微调,NLLB-200在特定任务上表现更佳。将小语种翻译为高资源语言后,ChatGPT能更精准响应。两者结合为多语言NLP任务提供了高效解决方案。

O1和O3-mini与GPT-4o在输入处理、推理能力和响应行为上有显著差异。O1系列具备内置的链式推理能力,适合处理复杂问题,尤其在多步骤推理任务中表现出色。O3-mini是一种快速且成本效益高的模型,但在知识广度上不及O1或GPT-4。在进行提示工程时,保持简洁并避免不必要的示例,可使O1和O3-mini发挥最佳性能。使用O1进行复杂推理任务,GPT-4o则适合一般任务。