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累计订阅数量：2131。 最近更新于：2026-03-05 08:00:02

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在季节交替的时候，一次聊清烦人的花粉症

往常在花粉季的时候，我都会有一点点过敏症状，不过都是每天打几次喷嚏、出门记得戴口罩就能防范的地步。直到今年突然被花粉暴击，连续几周出现了鼻塞、眼睛肿的症状，到了不得不处理的地步。几年前我也写过一篇针对 ...<a href=&#34;https://sspai.com/prime/story/pollen-allergy-a-guide&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a><p>本文为会员文章，出自<a href=&#34;https://sspai.com/prime/precog/single&#34; target=&#34;_blank&#34;>《单篇文章》</a >，订阅后可阅读全文。</p >
12小时前
@鸿苓

年度征文｜至亲离世的 2025，我像是玩了一局成长游戏并做了一份攻略

编者按：本文是少数派2025年度征文活动#TeamCarbon25标签下的入围文章。本文仅代表作者本人观点，少数派只略微调整排版。今年的征文活动更有创意，「只能用AI」和「不能用AI」两大赛道激情PK ...<a href=&#34;https://sspai.com/post/106497&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
14小时前
@旭彦兮沐

SWE-Master&#38;World: 打破SWE环境限制，打通训练全流程｜人大高瓴“人工智能+”成果

SWE-Master 打通并公开了 SWE 智能体后训练的关键流程与技巧，SWE-World 则用可学习的环境反馈与测试验证摆脱 Docker 依赖、支撑规模化训练与测试时拓展。我们希望它们共同降低代码智能体的训练门槛，推动更多人参与代码智能体的研究与落地。参与该成果的主要研发人员：人大高瓴人工智能学院：宋华彤，孙爽，黄礼圣，蒋锦昊，吕智昊，赵鑫，许洪腾，文继荣Boss直聘南北阁研究团队：乐然，陈宗超，贾一鸣，宋洋。
15小时前
@csdnnews

从采集到回顾，我用 AI 搭建了一套个人信息处理系统

面对信息过载，我为用 AI 为自己搭了一套信息工作流，希望也能给你带来一丝启发。<a href=&#34;https://sspai.com/post/106477&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
17小时前
@张立行

一日一技｜将 Obsidian 剪藏文章自动添加至当天日记

为了解决手动记录的繁琐并保持记录的连贯性，我通过一套自动化方案实现了如下效果：当 Clippings 文件夹中新增剪藏文件时，自动获取文章标题和文章总结，以文章总结的格式自动添加到当天日记的底部。<a href=&#34;https://sspai.com/post/106660&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
20小时前
@小胡小胡0009

小尺寸也有高性能！千问3.5四连发，极致“以小胜大”引得马斯克火速点赞

刚刚过去的除夕，千问开源3.5系列的第一款模型Qwen3.5-397-A17B，参数不到4000亿，性能即超过万亿参数的Qwen3-Max模型且部署成本大幅下降。上周，千问开源3.5系列的中型系列模型，包括Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-27B三款模型，性能媲美GPT-5，消费级显卡也能跑。截至目前，千问3.5家族已开源8款模型，均以更少参数实现“跨级”性能超越，小尺寸性能媲美中型模型，而中型尺寸拥有顶级模型的智能水平。千问成为很多企业的AI基座。
22小时前
@csdnnews

派早报：Apple 发布 M5 系列芯片及 Studio Display、MacBook 系列新品

Unihertz 发布全键盘新机 Titan 2 Elite 等。<a href=&#34;https://sspai.com/post/106811&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
1天前
@少数派编辑部

未来已来：AI驱动的数据湖仓

Cloudera的开放式数据湖仓一体架构能够帮助解决这一挑战，将分析（BI、临时查询）和AI（预测性和生成式AI）工作负载整合在单一受控的数据基础之上。借助Apache Iceberg等开放表格式，这种统一的数据架构能够帮助企业实现“将计算带入数据”。
1天前
@csdnnews

原力灵机具身大模型DM0硬核拆解：物理AI如何迎来自己的“原生”时代

责编 | 梦依丹出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。主流的“预训练-后适配”（Pretrain-then-Adapt）的范式依赖互联网静态数据，导致模型先天缺失物理基础（Physical Grounding），在落地时往往顾此失彼：要么导致操作与导航的模块割裂，要么引发灾难性遗忘，在追求控制精度的过程中丢失了核心的通用推理能力。
1天前
@csdnnews

社区速递 131 | 派友们的一月好物大赏、给桌面风扇装上「机械臂」

除了首页时间流和侧栏的精选展位，少数派Matrix社区还有很多优秀内容因条件所限无法得到有效曝光，因此我们决定重启Matrix周报，并在此基础上添加更多社区内容、作者投稿新玩意呈现给大家。💬一派热议在 ...<a href=&#34;https://sspai.com/post/106782&#34; target=&#34;_blank&#34;>查看全文</a>
1天前
@Matrix机器人