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它仅用320亿参数，便与目前公认的开源最强6710亿参数的满血版DeepSeek-R1（370亿被激活）相媲美。
近日，智源研究院联合多所高校开发了多模态向量模型BGE-VL，进一步扩充了原有生态体系。BGE-VL在图文检索、组合图像检索等主要多模态检索任务中均取得了最佳效...
近年来，随着扩散模型的发展，风格迁移技术在文本引导的图像生成任务中取得了显著突破。
就在刚刚，我们在未经监督微调的2B模型上，见证了基于DeepSeek-R1-Zero方法的视觉推理「啊哈时刻」！
时隔一个半月，星火X1在数学能力上大幅跃升，仅以70B参数规模，便追平了o1和DeepSeek-R1。
就在刚刚，芯片代工巨头台积电计划在美国投资1000亿美元，这超过了公司之前宣布的一项650亿美元投资。
用户已经习惯于将大模型如ChatGPT、Llama-3-chat等当作聊天对象，然而在用户和聊天助手的会话中，有的用户提示（例如一些命令或请求）不能在一轮会话中...
一大早，AI大神Karpathy发出质疑，「目前存在一种评估危机，我真的不知道现在该看哪些指标了」。
最近，Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」，教我们如何在GPU集群上训练LLM。
DeepSeek R1与OpenAI o系列模型的爆发，掀起了人工智能领域的新一轮浪潮。
「下一个token预测」（next token prediction，NTP）是大语言模型（LLMs）不断取得突破的核心技术。
GPT-4.5令人失望的表现，再次印证了Ilya这句话的含金量：预训练已经达到极限，推理Scaling才是未来有希望的范式。
Deep Research（深度研究）是继「Operator」之后，OpenAI推出的第二个智能体，利用模型的推理能力，综合分析浩瀚的互联网信息，从而完成复杂的...
划重点：今天起，GPT-4.5会向所有ChatGPT Pro版用户开放，包括网页端、移动端和桌面端。另外所有付费开发者也能使用了。
「我们人类不能持续呵护机器人、为他们修理损坏的部件或调整性能的负担。机器人需要学会‘照顾’自己，才能真正发挥作用。这就是自我建模技术如此重要的原因。」
大型语言模型的「推理能力」现在成了NLP皇冠上的明珠，其核心难题在于「缺乏高质量训练数据」，标注数据需要领域专家，成本非常高昂且难以扩展；现有高等数学论文和定理...
近日，来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现，DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了，而且还在一众推理模型中，直接拿下了TOP 1！
出人意料的是，英伟达2025财年第四季度，情况一片大好，并未受DeepSeek影响！甚至，还连创三大纪录。
低成本加速度计凭借体积小、易集成、可穿戴及量产化优势，在工业自动化、医疗监测和消费电子等领域广泛应用，但其精度受限、噪声显著且量程范围狭窄的问题严重制约了高动态...
随着科技浪潮的奔涌向前，人工智能（AI）已从前沿概念深度融入社会经济的方方面面，成为推动产业变革与创新发展的核心力量。
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