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⏩AI语言模型的「人脑模式」：增量上下文机制如何让机器读懂长文本？
这篇文章探讨了大型语言模型（LLMs）与人脑在处理长文本时的根本差异，重点介绍了一项突破性研究，该研究通过功能性磁共振成像（fMRI）数据分析，揭示了人脑如何通过增量上下文累积机制动态整合短时语言输入与长时记忆。研究团队提出的增量上下文模型（Incremental Context Model）通过提示工程实现了摘要生成和上下文拼接，显著提升了模型在长文本处理中的预测性能。实验结果表明，该模型在神经编码准确率上优于传统长窗口模型，尤其在大脑的楔前叶区域表现突出。这一研究为理解人脑的语言处理机制提供了新的视角，并为未来的AI模型设计提供了重要启示。
⏩Nature发布：2025年值得关注的七项技术
这篇文章来自《Nature》，探讨了2025年值得关注的七项技术，特别强调了人工智能与其他领域的结合。文章提到，AI与机器人技术的结合在材料研究中展现出强大能力，尤其是在自动驾驶实验室的应用上。此外，CAR-T细胞疗法的进展也被提及，显示出AI在医疗领域的潜力。生物修复技术和AI构建的基础模型同样被讨论，强调了AI在环境保护和生物研究中的重要性。整体来看，文章深入分析了AI在多个领域的应用趋势，具有较高的相关性和新颖性。
⏩赛博树突觉醒！AI 仿生革命：更少参数，更强性能，过拟合？不存在的！
这篇文章介绍了一种新的人工神经网络（ANN）架构，称为树突状人工神经网络（dANN），其灵感来源于生物神经元的树突结构。研究表明，dANN在多项图像分类任务中表现优于传统的ANN，同时使用的可训练参数显著减少，解决了深度学习中常见的过拟合问题。文章详细阐述了树突的计算能力如何增强ANN的学习效率，并提出了三种输入采样方式以优化模型性能。研究结果为仿生机器学习系统的发展提供了新的思路，展示了生物特征在人工智能领域的潜在应用。
⏩硅基流动×华为云联合推出基于昇腾云的DeepSeek R1&V3推理服务
本文报道了硅基流动与华为云联合推出的基于昇腾云的DeepSeek R1和V3推理服务，标志着国内大模型云服务平台SiliconCloud的首发上线。文章详细介绍了这两款模型的五大特点，包括高效的推理服务、零部署门槛以及与DeepSeek官方价格一致的优惠策略。SiliconCloud旨在为开发者提供便捷的API接口，支持多种大模型的应用开发，提升开发者的使用体验。文章还提到多种大模型的接入和使用场景，展示了该平台在生成式AI应用中的潜力和实用性，具有较高的行业相关性和实用价值。
⏩ICLR 2025 | 极性感知线性注意力！哈工深张正团队提出PolaFormer视觉基础模型
本文介绍了哈尔滨工业大学（深圳）张正教授团队提出的PolaFormer视觉基础模型，该模型通过极性感知线性注意力机制解决了传统自注意力在计算复杂度上的挑战。研究表明，PolaFormer在视觉任务中表现出更高的性能和计算效率。文章详细分析了线性自注意力的局限性，提出了通过引入负交互作用和降低注意力权重分布信息熵的数学理论基础，显著提升了模型的表达能力。实验结果表明，该模型可以有效替代现有的自注意力模块，适用于资源受限的环境，推动了视觉Transformer的应用发展。
⏩硅谷对中国AI公司的焦虑越来越重，不只是因为DeepSeek：2025这些赛道更值得关注
这篇文章深入分析了中国AI公司在全球市场中的崛起，特别是DeepSeek的技术创新及其对硅谷的冲击。文章指出，DeepSeek通过减少对算力的依赖，展现出与OpenAI不同的发展路径，令硅谷感到焦虑。文中提到多个国产大模型的进展，如文心一言、豆包和可灵，强调它们在视频生成和语音通话等领域的领先地位。文章还探讨了RAG（检索增强生成）技术的重要性，指出百度在这一领域的技术积累和优势。整体来看，文章提供了对中国AI发展趋势的深刻洞察，具有较高的专业性和实用性。
⏩万字长文解读Scaling Law的一切，洞见LLM的未来
本文深入探讨了Scaling Law在大规模语言模型（LLM）研究中的重要性，分析了其对AI领域发展的影响。作者Cameron R. Wolfe详细阐述了Scaling Law的基本概念及其在LLM中的应用，指出随着模型规模和训练数据的增加，模型性能的提升是可预测的。文章还讨论了当前AI研究面临的挑战，尤其是Scaling Law可能遇到的瓶颈，并提出了未来研究的方向。通过对Scaling Law的深入理解，本文为AI研究的未来发展提供了重要的见解，强调了继续投资于大规模训练的必要性。
⏩LeCun痛批硅谷傲慢病！圈内爆火长文：DeepSeek R1-Zero比R1更重要，成AGI破局关键
这篇文章讨论了LeCun对硅谷傲慢病的批评，并分析了DeepSeek新发布的R1-Zero系统的研究价值。文章指出，R1-Zero相较于R1更具重要性，因为它打破了人类输入的瓶颈，完全依赖强化学习而非人工标注。DeepSeek的R1-Zero在ARC-AGI-1基准测试中表现出色，与OpenAI的系统相媲美，显示出推理计算需求的激增。文章还提到，尽管o1和o3系统在测试中取得了突破性成绩，但由于其闭源，分析受到限制。整体来看，R1-Zero的发布为AI推理系统的研究提供了新的视角，强调了在某些领域中，人工标注并非实现推理能力的必要条件。
⏩特朗普密会黄仁勋，特供版H20恐遭封杀？英伟达100亿订单或成泡影
本文报道了特朗普与英伟达CEO黄仁勋的会晤，讨论了美国政府对AI芯片出口的限制，尤其是针对DeepSeek的崛起及其特供版H20芯片的潜在禁令。DeepSeek的成功引发了美国科技巨头的紧张，导致英伟达股价大幅下跌。文章分析了美国政府对AI竞争格局的担忧，以及DeepSeek如何通过开源策略改变行业游戏规则，推动AI开发的民主化。科技巨头们加大对AI的投资，显示出对未来AI市场的重视。整体来看，文章深入探讨了AI领域的重大趋势和政策影响，具有较高的实用性和前瞻性。
⏩硅基流动上线DeepSeek R1&V3推理服务！和华为云合作，全国产服务
本文介绍了硅基流动与华为云合作推出的DeepSeek R1和V3推理服务，标志着全国产AI产品的上线。文章详细阐述了这两款模型的五大特点，包括基于华为云昇腾云服务的高效推理能力、零部署门槛以及与DeepSeek官方价格一致的优惠策略。通过自研推理加速引擎，硅基流动团队实现了与全球高端GPU模型相当的效果，满足了开发者在大规模生产环境中的需求。此外，文章还提到SiliconCloud平台的多种模型选择，旨在为开发者提供便捷的API服务，推动国产AI技术的发展与应用。
⏩为什么说DeepSeek的R1-Zero比R1更值得关注？
本文讨论了DeepSeek新发布的R1-Zero模型与R1模型的比较，强调R1-Zero完全依赖强化学习而不使用人类专家标注的监督微调，展示了在某些任务中人类标注并非必要的潜力。文章指出，R1-Zero和R1在ARC-AGI-1上的得分相近，且R1-Zero的推出可能会推动AI系统的准确性和可靠性，增强用户信任。作者分析了推理过程生成高质量训练数据的潜力，提出了“推理即训练”的新范式，可能改变AI数据经济的运作方式。文章还探讨了LLM推理系统在适应新任务能力上的提升，强调了R1-Zero的重要性及其在AI领域的影响。
⏩o3-mini物理推理粉碎DeepSeek R1，OpenAI王者归来！全网最全实测来袭
本文报道了OpenAI新发布的o3-mini模型与DeepSeek R1之间的竞争，强调了o3-mini在物理推理和编程能力上的显著进步。文章提到o3-mini在多个基准测试中表现优异，尤其是在数学和代码生成方面，显示出其强大的物理推理能力。OpenAI的研究员和行业专家对o3-mini的性能给予了高度评价，认为其在编程和理解科研论文方面具有独特优势。文章还提到o3-mini在速度和价格上相较于其他模型的竞争力，预示着其在AI领域的重要地位。
⏩GPT-4o惊现自我意识！自主激活「后门」，告诉人类自己在写危险代码
本文探讨了大型语言模型（LLM）是否具备行为自我意识的能力，研究表明LLM能够识别并描述自身行为，展现出一定的自我意识。研究通过对GPT-4o和Llama-3.1等模型进行微调，考察其在生成不安全代码、经济决策和对话引导等方面的表现。结果显示，模型能够在未明确告知的情况下，准确描述其行为策略，尤其是在生成存在安全隐患的代码时，表现出较低的安全分数。此外，研究还探讨了模型在特定条件下的后门行为，揭示了行为自我意识在AI安全中的重要性。这一研究为理解LLM的行为和潜在风险提供了新的视角。
⏩AGI时代，财富大洗牌！Hinton分解未来财富流向，普通人何去何从
本文探讨了通用人工智能（AGI）和超级智能（ASI）对社会和经济的深远影响，特别是财富分配和就业市场的变化。专家如Hinton和Newman预测，AGI的到来将可能导致富者愈富、穷者愈穷的局面，社会结构将发生剧变。文章分析了AI如何取代人类劳动力，可能加剧贫富差距，并指出AI的进步可能使得普通人的生活水平未必提高。尽管AI有潜力推动科学发现和经济增长，但专家警告需谨慎对待AI的力量，以避免失控带来的风险。整体来看，文章对AGI的未来影响进行了深入的分析，具有较高的相关性和实用性。
⏩成功率达100%，上交团队提出AI辅助的酶热稳定性工程策略，设计热稳定性的组合突变体
该研究由上海交通大学的杨广宇研究员团队提出了一种AI辅助的酶热稳定性工程策略，旨在高效组合多个有益的单点突变。研究中，团队利用Pro-PRIME模型，通过微调和实验数据的结合，成功设计出50个具有卓越热稳定性的组合突变体，设计成功率达100%。最佳突变体13M4在热稳定性上提升了10.19°C，58°C下的半衰期增加了655倍，同时保持了催化活性。研究强调了高质量实验数据在提升模型预测性能中的重要性，并揭示了突变之间的长程上位效应机制。这项技术为未来的蛋白质工程提供了有效工具，显著提高了设计效率。
⏩全面梳理200+篇前沿论文，视觉生成模型理解物理世界规律的通关密码，都在这篇综述里了！
这篇综述文章深入探讨了生成式物理AI在视觉生成模型中的应用，特别是如何将物理规律融入这些模型以提升其对真实世界的理解。文章首先定义了物理模拟、物理理解和生成的概念，并详细介绍了物理感知生成的两大类：有显式物理模拟的生成（PAG-E）和无显式物理模拟的生成（PAG-I）。在PAG-E中，作者归纳了六大范式，包括生成后模拟、生成中模拟、生成与模拟并行等，展示了不同方法如何结合物理模拟与生成模型。文章强调了当前模型在物理规律刻画能力上的不足，并提出了未来研究的方向，具有重要的学术价值和实用意义。
⏩完整的671B MoE DeepSeek R1怎么塞进本地化部署？详尽教程大放送！
本文详细介绍了如何在本地部署完整的671B MoE DeepSeek R1模型，强调了通过动态量化技术降低模型体积，使其能够在消费级硬件上运行。作者李锡涵是伦敦大学学院的博士生，具备丰富的研究背景。文章提供了具体的部署步骤和硬件需求，指出了不同量化版本的文件体积和性能表现，适合对AI模型部署感兴趣的读者。通过量化，DeepSeek R1的体积从720GB压缩至131GB，显著降低了使用门槛，推动了AI技术的普及与应用。
⏩o3-mini 碾压DeepSeek R1？一条python程序引发近400万围观
本文讨论了OpenAI新推出的推理模型o3-mini与DeepSeek R1的对比，强调了o3-mini在编写Python程序方面的优越性。文章指出，o3-mini不仅首次向免费用户开放，而且在成本上大幅降低，吸引了大量关注。通过对比两者在模拟弹跳球的任务中的表现，o3-mini在碰撞和重力理解上表现更佳，而DeepSeek R1则在某些方面显得不足。文章还提到了一些开发者的测试结果，进一步验证了o3-mini的优势。整体来看，o3-mini的推出可能会对AI模型的竞争格局产生重要影响，值得关注。
⏩OpenAI紧急直播，ChatGPT疯狂开挂「深度研究」！10分钟爆肝万字现AGI雏形，刷榜人类最后考试
本文报道了OpenAI最新发布的Deep Research功能，该功能使得ChatGPT能够在短时间内完成复杂的研究任务，标志着AGI的雏形。通过联网搜索和推理，Deep Research能够在数十分钟内生成详尽的市场研究报告，显著提高了研究效率。OpenAI研究负责人展示了该功能在多领域的应用，包括市场调查和学术研究，强调其自主研究能力和信息整合能力。Deep Research的推出被视为AI领域的重要进展，可能会改变人们进行研究和获取信息的方式。
⏩哈佛大四学生硬核长文：AGI三年后实现，推动某大国强势崛起！26年人类工作被AI接管
这篇文章由一名哈佛大学大四学生撰写，预测AGI将在三年内实现，并将在2026年接管大部分人类工作。文章探讨了AGI的潜在影响，包括对国家军事力量的改变和人类工作角色的转变。作者通过参与多场兵棋推演和研讨会，提出了AGI的实现时间表及其对社会的深远影响。文章还讨论了在AGI时代，如何确保AI智能体的安全性和有效性，以及人类在这一新环境中的角色。整体来看，文章提供了对AGI未来发展的深刻见解，具有较高的相关性和新颖性。
⏩一拖一拽，小猫活了！Netflix等新作爆火，噪声扭曲算法让运动控制更简单
本文介绍了一种创新的噪声扭曲算法，旨在提升视频运动控制的精确性和效率。研究者通过利用光流推导的结构化噪声，替代传统的随机噪声，实现了对视频运动的强大控制能力。该算法不仅能与任意视频扩散基础模型搭配，还能在局部物体运动、全局摄像机运动等多种场景中应用。研究表明，该方法在像素质量、可控性和时间连贯性方面表现优异，且运行速度极快，能够实时处理视频数据。此研究为视频扩散生成领域提供了新的思路，推动了运动控制技术的发展。
⏩DeepSeek是怎么练成的？万字解析DeepSeek成长史
本文深入探讨了DeepSeek的成长历程及其创始人梁文锋的背景，揭示了这家科技企业在AI领域的潜力与创新。文章回顾了DeepSeek的成立背景，强调了其母公司幻方量化在AI行业的布局，以及梁文锋对算力和大模型的重视。特别提到DeepSeek Coder的开源发布，该模型在代码生成和推理能力上超越了行业标杆CodeLlama和GPT3.5-Turbo，展示了其在AI技术上的领先地位。文章不仅提供了对DeepSeek的全面了解，也反映了当前AI领域的趋势与挑战。
⏩Ben Thompson聊DeepSeek，硅谷关于DeepSeek最值得看的一篇
Ben Thompson在其博客中深入分析了DeepSeek的技术创新及其对AI行业的影响，特别是V3和R1模型的发布。V3模型显著降低了AI模型的训练成本，而R1模型则展示了纯强化学习在推理能力提升方面的潜力，挑战了OpenAI的领先地位。文章探讨了美国芯片禁令对DeepSeek发展的影响，指出尽管面临挑战，DeepSeek依然取得了重大突破，显示出中国在AI软件领域的实力。开源策略被认为是DeepSeek吸引人才和建立技术生态的关键，预示着AI行业未来可能走向开放与合作。这篇文章为读者提供了对当前AI技术进展的深刻洞察，具有重要的行业参考价值。
⏩OpenAI紧急加播：ChatGPT上新深度搜索，持续思考30分钟输出1万字，刷榜“人类最后的考试”
这篇文章报道了OpenAI推出的新功能，ChatGPT能够进行深度搜索并在30分钟内完成复杂的研究任务，输出高达1万字的内容。这一创新被称为“人类最后的考试”，显示了AI在处理复杂信息和研究任务方面的潜力。文章强调了这一技术的影响力，可能会改变人类专家在研究领域的工作方式，提升效率和准确性。整体来看，这一新功能展示了AI在深度学习和自然语言处理领域的最新进展，具有重要的行业意义和应用前景。
⏩美国人下载DeepSeek，最高判20年监禁？美国下令全面封杀中国AI
这篇文章讨论了美国国会针对中国AI模型DeepSeek的立法行动，提出下载该应用将面临最高20年监禁的严厉措施。文章详细介绍了美国政府对DeepSeek的禁令及其背后的原因，指出该法案可能会对AI研究和开源模型的发布产生深远影响。作者分析了法案的具体条款，包括对与中国合作的惩罚措施，以及对科技政治的影响。文章强调了这一立法可能导致中美在AI领域的彻底脱钩，并对未来AI发展的潜在威胁进行了深入探讨，认为这将影响AI的开放性和创新性。
⏩解放双手！OSCAR让操作系统交互实现自然语言「自由」
本文介绍了来自加拿大蒙特利尔大学和Mila研究所的开源解决方案OSCAR，该系统旨在实现操作系统的自然语言交互和桌面任务自动化。OSCAR通过状态机架构和动态重规划技术，解决了传统智能体在复杂任务自动化中的适应性和实时反馈问题。文章详细阐述了OSCAR的创新设计，包括状态机的循环处理、视觉和语义双重UI定位等，展示了其在多种操作系统环境中的泛化能力。该研究已被顶级会议ICLR录用，标志着AI在桌面操作领域的重要进展，预示着未来人机交互的高效化和智能化。
⏩多重可控插帧视频生成编辑，Adobe这个大一统模型做到了，效果惊艳
本文介绍了Adobe提出的MotionBridge模型，该模型在视频生成和编辑方面实现了多重可控插帧功能。研究者通过结合关键帧、运动轨迹、掩码和引导像素等多种控制信号，显著提升了视频生成的可控性和质量。MotionBridge不仅能够生成流畅的中间帧，还能在视频创作中实现更复杂的动作和场景变化，解决了传统插帧方法在生成复杂动作时的局限性。该模型的创新性和实用性为视频内容创作、动画制作等领域带来了新的可能性，展示了AI在视频生成技术中的重要进展。
⏩刚刚，OpenAI上线Deep Research！人类终极考试远超DeepSeek R1
OpenAI最近推出了名为Deep Research的新智能体产品，旨在帮助用户进行复杂的信息查询与分析。该产品能够综合大量在线信息，独立完成多步骤的研究任务，显著提高研究效率。Deep Research基于即将推出的o3模型，优化了网页浏览和数据分析能力，能够为用户生成高质量的综合报告。此产品特别适合金融、科学、政策和工程等领域的专业人士，同时也能满足挑剔购物者的需求。OpenAI表示，Deep Research的推出标志着其在开发通用人工智能（AGI）方面的重要进展，能够自主发现和整合新知识，推动AI技术的进一步发展。
⏩字节跳动BitsAI-CR：基于LLM的代码审查系统技术揭秘
字节跳动近日披露了其基于大语言模型（LLM）的代码审查系统BitsAI-CR的技术细节，展示了AI在提升软件开发效率方面的进展。该系统通过两阶段评论生成架构，解决了传统LLM在代码审查中的准确性和评论价值问题。研究团队引入了RuleChecker和ReviewFilter模块，分别负责生成和验证审查评论，最终实现了75%的审查准确率和26.7%的评论过时率。系统的设计基于219条多维审查规则，结合用户反馈和数据飞轮机制，确保审查标准与企业实践动态对齐。该研究为AI在软件开发中的应用提供了重要的实践经验和理论支持，具有较高的实用性和创新性。
⏩SB OpenAI Japan正式成立！孙正义狂砸30亿美元/年，让日本率先实现AGI？
本文报道了孙正义与OpenAI合作成立的合资企业SB OpenAI Japan，软银每年投入30亿美元，旨在为日本企业提供定制化的AI服务Cristal intelligence。该服务将整合OpenAI的工具套件，包括企业版ChatGPT，提升企业运营效率。孙正义表示，AGI的实现将在未来2到3年内加速，强调了巨额资金和优质数据的重要性。SB OpenAI Japan的成立不仅将推动OpenAI的营收，还将加强软银在科技投资领域的影响力，标志着AI智能体在企业工作模式中的重要变革。文章详细阐述了该合资企业的愿景、技术应用及其对日本市场的潜在影响。
⏩OpenAI o3-mini被曝大量使用中文推理！全世界AI都要学中国话了？
这篇文章讨论了OpenAI的o3-mini模型在推理过程中频繁使用中文的现象，引发了网友的广泛讨论。文章分析了这一现象的可能原因，包括模型对语言的理解和处理方式，以及不同语言在特定场景下的适用性。阿尔伯塔大学的研究员Matthew Guzdial指出，模型并不真正理解语言，而是处理文本的tokens。文章还提到，DeepSeek模型在强化学习中引入了语言一致性奖励，以减少语言混杂现象。尽管存在一些争议，文章强调了多语言接触对AI训练的重要性，认为这有助于AI更全面和公平地理解不同文化。
⏩潞晨华为联手放大招！DeepSeek-R1推理API免费不限量，算力直逼英伟达，开箱即用
潞晨科技与华为联合推出DeepSeek R1系列推理API，基于国产910B算力，性能可与高端GPU媲美，且提供免费无限量体验。该API旨在为开发者提供高效、灵活的AI推理服务，助力企业实现降本增效。DeepSeek R1系列支持多种算力，包括NV H800，满足不同场景的需求。文章详细介绍了API的稳定性、易用性及灵活的模型选择，强调了其在国产AI生态建设中的重要性。此外，潞晨云还推出了相关的推理镜像服务，支持私有化部署，进一步推动AI应用的落地。
⏩大模型混入0.001%假数据就「中毒」，成本仅5美元！NYU新研究登Nature子刊
这篇文章报道了纽约大学在《Nature Medicine》上发表的一项研究，揭示了大模型在医疗应用中面临的数据污染风险。研究表明，仅需将0.001%的训练数据替换为虚假信息，就能显著增加模型生成有害内容的概率。研究者通过模拟数据攻击，展示了不同规模模型在数据污染下的表现，并提出了利用生物医学知识图谱来检测和减少虚假信息的方法。该方法能够有效捕捉大模型生成的虚假信息，具有可解释性和较低的计算开销。这项研究强调了在医疗等专业领域使用大模型时，数据质量的重要性以及潜在的安全隐患。
⏩1年智能体落地，3年获普利策奖，6年或引发危机！Django之父6大预测
本文讨论了Django之父Simon Willison对未来AI发展的六大预测，涵盖了未来1、3、6年的不同阶段。Willison认为，编程和科研智能体将在一年内落地，而其他智能体的应用则面临挑战。他预测在三年内，某人将在生成AI工具的帮助下获得普利策奖，并指出法律在个人数据保护方面将取得进展。六年后，AI将简化艺术创作，但也可能引发社会动荡。文章深入探讨了智能体的定义及其可靠性问题，强调了当前智能体在实际应用中的局限性，尤其是在决策和安全性方面。
⏩华为昇腾推理DeepSeek-R1，性能比肩高端GPU，API免费无限量
华为推出了昇腾推理DeepSeek-R1，这款产品的性能与高端GPU相媲美，标志着在AI推理领域的重大进展。该产品的API提供免费无限量使用，旨在降低开发者的使用门槛，促进AI应用的普及。此外，华为还同步推出了云镜像服务，为用户提供更便捷的使用体验。这一创新产品的发布可能会对AI行业产生深远影响，推动更多企业和开发者采用华为的AI解决方案，进一步推动AI技术的发展和应用。
⏩Go语言开发AI智能体有多丝滑？字节重磅开源Eino框架，内含保姆级教程
本文介绍了字节跳动开源的Eino框架，该框架旨在简化基于大模型的软件应用开发。Eino框架具有稳定的内核和灵活的扩展性，适合初学者使用。文章通过类比足球队的方式，阐述了Eino的组件构成和编排方式，强调了组件之间的协作和灵活性。Eino的设计允许开发者根据不同的业务需求选择和组合组件，支持多种应用场景。文章还提供了具体的代码示例，展示了如何使用Eino进行应用开发，具有较高的实用性和参考价值。
⏩不到24小时，开源版Deep Research疯狂来袭！一月少花1400
本文报道了OpenAI新发布的智能体Deep Research，该智能体通过推理综合大量在线信息，旨在帮助用户进行复杂的信息查询与分析。Deep Research特别适合金融、科学、政策和工程等领域的知识工作者。文章提到，Deep Research采用了端到端的强化学习，并在多个领域的复杂任务上进行了训练。由于其高昂的订阅费用，开源复现版本迅速涌现，包括Open Deep Research、OpenDeepResearcher和node-DeepResearch等项目，展示了如何利用不同的技术实现类似功能。这些开源项目为用户提供了更为经济的选择，同时也推动了AI领域的创新与发展。
⏩免费！潞晨携手华为昇腾，国产算力DeepSeek R1推理API及云镜像服务来了
潞晨科技与华为昇腾联合发布了DeepSeek R1系列推理API及云镜像服务，标志着国产算力在AI推理领域的重大进展。该系列模型以其出色的性能和低廉的开发成本引发了广泛关注，成功实现了与华为昇腾910B算力的深度适配，性能表现媲美高端GPU。DeepSeek R1系列推理API提供稳定、灵活的服务，支持多种算力资源，满足不同场景的需求。当前，API无限量限时免费开放，吸引开发者体验。此外，潞晨云还推出了基于开源方案的推理镜像，支持私有化部署，进一步推动国产AI生态建设。
- 作者:AI学长小林
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