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⏩「定制化」结合蛋白质，几何深度学习方法加速开发精准药物，登Nature
这篇文章介绍了奥地利科学院和瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队在《Nature》上发表的关于几何深度学习方法MaSIF的研究。该方法用于设计具有特定分子表面特性的蛋白质，以加速精准药物的开发。研究表明，MaSIF能够克服传统蛋白质设计方法的局限性，尤其是在小分子相互作用的泛化能力方面。通过结合蛋白质和小分子的特征，研究人员成功设计了新型药物诱导蛋白结合剂，展示了该方法在药物开发中的潜力。文章强调了MaSIF在蛋白质-配体相互作用研究中的重要性，并指出其在未来药物设计中的应用前景。
⏩DARWIN 1.5 来啦！材料设计通用大语言模型，刷新多项实验性质预测记录
DARWIN 1.5 是一款新型材料设计通用大语言模型，由 GreenDynamic 和多所大学团队共同开发。该模型通过语言接口微调框架（LIFT）整合了大量科学问答和材料科学任务，显著提升了材料属性预测的准确性。与传统机器学习方法相比，DARWIN 1.5 在多个实验性质预测任务中表现优异，创造了新的最高记录。研究采用了两阶段训练策略，包括 QA 微调和多任务学习，旨在提升模型在材料科学任务中的表现。通过自然语言作为输入格式，DARWIN 1.5 简化了任务整合，并有效引入专业信息，增强了其在实验场景中的适用性。这项研究为材料设计领域提供了新的思路和方法，具有重要的应用潜力。
⏩DeepSeek重创美国芯片产业，英伟达一夜蒸发6000亿！巨头破防，美股历史性崩盘
本文报道了DeepSeek对美国芯片产业的重大影响，特别是对英伟达的股价造成了历史性暴跌，市值一夜蒸发6000亿美元。文章分析了DeepSeek以低成本开发出高效AI模型的背景，质疑了AI行业对高端GPU的依赖。微软CEO纳德拉的评论指出，随着AI技术的进步，算力需求将持续增长。文章还提到，市场对AI相关支出的敏感性加剧，导致科技股普遍下跌，反映出投资者对未来AI投资的重新评估。整体来看，文章深入探讨了AI技术与市场动态的关系，具有较高的实用性和前瞻性。
⏩超全推理语言模型蓝图来了！揭开o1、o3、DeepSeek-V3神秘面纱
本文介绍了推理语言模型（RLM）的蓝图，强调其在人工智能领域的重要性，尤其是在向通用人工智能（AGI）迈进的过程中。RLM被视为超越传统大语言模型（LLM）的革命性突破，具备更强的推理能力和灵活性。文章详细阐述了RLM的架构，包括推理、训练和数据生成三大流程，并探讨了显式与隐式推理模型的区别。研究指出，RLM的模块化框架为构建不同推理模型提供了工具，强调了公平性和可访问性的问题。通过对RLM的演变和基础的分析，文章为理解未来AI的发展方向提供了重要视角，展示了RLM在解决复杂问题中的潜力和应用前景。
⏩新范式，自回归大一统！北大提出VARGPT：单一框架实现视觉「理解」与「生成」
本文介绍了北大提出的VARGPT模型，这是一种新型的多模态大模型，能够在单一框架内实现视觉理解与生成。VARGPT通过自回归机制，分别利用「next-token」和「next-scale」的预测方式，展现出强大的混合模态输入输出能力。该模型基于LLaVA-1.5架构，创新性地引入了视觉解码器和多尺度图像分词器，显著提升了视觉问答和图像生成的性能。VARGPT的训练分为三个阶段，结合了大量的多模态数据，确保了其在视觉理解和生成任务中的卓越表现。研究结果表明，VARGPT在多个基准测试中超越了现有同规模的多模态模型，成为该领域的重要里程碑。
⏩杭州领跑AI开源！阿里Qwen除夕开源视觉理解新旗舰，全系列3尺寸，7B模型超GPT-4o-mini
这篇文章报道了阿里巴巴在AI领域的最新进展，特别是其开源视觉理解模型Qwen的发布。Qwen系列包括多个尺寸的模型，其中7B模型被认为超越了GPT-4o-mini，显示出其在视觉理解方面的强大能力。文章提到Qwen在多个榜单上表现优异，表明其在行业中的竞争力和影响力。此次开源不仅推动了技术的普及，也为研究人员和开发者提供了新的工具，促进了AI技术的进一步发展。
⏩英伟达市值蒸发近6000亿美元，而DeepSeek刚刚又开源新模型
本文报道了英伟达市值大幅下跌近6000亿美元的事件，主要原因是中国人工智能实验室DeepSeek发布了低成本推理模型DeepSeek-R1，导致市场对AI竞争的担忧加剧。DeepSeek还开源了新模型Janus-Pro，提升了多模态理解和生成能力，表现超越了DALL-E 3和Stable Diffusion。Janus-Pro的设计强调效率与性能的平衡，能够在多种视觉任务中表现出色，且训练成本显著低于其他大型AI模型。文章详细介绍了DeepSeek的技术进展及其对AI领域的影响，具有较高的研究价值和实用性。
⏩模型参数作知识通用载体，MergeNet离真正的异构知识迁移更进一步
本文介绍了MergeNet，一个针对异构模型、任务和模态的知识迁移框架，旨在解决边缘计算设备在资源有限情况下的深度学习模型部署问题。传统的知识迁移方法如知识蒸馏和迁移学习在异构环境中存在局限性，MergeNet通过将模型参数作为知识的通用载体，克服了模型架构和任务类型的差异。研究团队提出了低秩参数知识适配器（LPKA），以促进不同模型间知识的有效交互和融合。该框架的创新之处在于能够动态调整参数映射，适应不断变化的知识需求，具有广泛的应用潜力，尤其在物联网场景中。
⏩CityDreamer4D: 下一个世界模型，何必是视频生成模型？
本文介绍了南洋理工大学S-Lab提出的CityDreamer4D框架，该框架旨在突破现有视频生成模型的局限，直接建模城市场景的运行规律，创造出一个无边界的4D城市世界。文章回顾了城市场景生成技术的快速发展，分析了当前主流世界模型的四种类型及其面临的挑战，特别是多视角一致性和动态演化能力的问题。CityDreamer4D通过解耦动态物体与静态场景，采用不同类型的神经场进行建模，提出了交通场景生成器和无边界布局生成器，确保生成的城市具备丰富的细节和时空一致性。该研究为构建真实、可交互的虚拟城市提供了新的思路和方法，具有重要的学术价值和应用前景。
⏩DeepSeek除夕狂飙大招：开源多模态掀翻全场！256张A100训两周碾压DALL-E 3
DeepSeek发布了多模态大模型Janus-Pro系列，标志着AI领域的重要进展。该模型在理解与生成任务中实现了显著突破，1.5B和7B参数模型分别在128颗A100 GPU上训练一周和两周。Janus-Pro通过创新的自回归框架和视觉编码解耦，提升了多模态理解和文本生成的稳定性。评测结果显示，Janus-Pro-7B在多个基准测试中超越了现有模型，包括DALL-E 3，展现出强大的性能。该模型的开源发布和高效的训练策略引发了广泛关注，预示着DeepSeek在AI创新领域的影响力持续扩大。
⏩阿里云通义开源Qwen2.5-VL，视觉理解能力全面超越GPT-4o
阿里云通义于2025年1月28日发布了全新的视觉模型Qwen2.5-VL，推出了3B、7B和72B三个版本。旗舰版Qwen2.5-VL-72B在13项权威评测中表现优异，超越了GPT-4o和Claude3.5，具备强大的图像解析和视频理解能力。新模型支持复杂的多步骤操作，如手机订票和电脑修图，且无需微调即可作为视觉智能体进行实时交互。Qwen2.5-VL在视觉元素定位、文档解析和动态视频理解方面实现了显著提升，能够精准识别和提取关键信息。开发者可基于该模型快速开发AI智能体，应用于多种场景，推动AI技术的进一步发展与应用。
⏩DeepSeek独立发现o1核心思路，OpenAI首席研究官亲自证实！奥特曼被迫发声
本文报道了DeepSeek R1模型的发布及其对AI领域的重大影响，特别是在成本和性能方面的突破。OpenAI首席研究官确认DeepSeek独立发现了一些核心思路，并表示将加快新模型的发布。文章分析了DeepSeek如何以较低成本实现与顶级AI模型相媲美的性能，挑战了传统的AI开发观念，认为小型模型经过精细训练也能取得优异表现。此外，DeepSeek的成功也动摇了外界对中国AI技术落后的看法，表明美国的技术优势并不如想象中牢固。整体来看，文章深入探讨了AI领域的新趋势和技术创新，具有较高的相关性和实用性。
⏩斯坦福女神辍学再创业，获OpenAI力挺！全球首个0代码AI工程师出世
这篇文章介绍了Heyboss，一个全球首个无需编码的AI工程师工具，旨在让99%的人能够轻松创建应用程序。Heyboss的发布标志着一个无需编程的开发时代的到来，用户只需输入一句话，AI便能在几分钟内构建出各种应用。文章还提到创始人Xiaoyin Qu的背景，她曾在斯坦福攻读MBA并辍学创业，获得了OpenAI等投资者的支持。Heyboss的强大功能包括支持AI语音、图像和视频的制作，展示了AI在开发领域的创新潜力。文章内容丰富，具有较高的实用性和前瞻性，适合关注AI产品和技术趋势的读者。
⏩UC伯克利等最新实锤：LLM就是比人类啰嗦，「提问的艺术」仍难参透
这篇文章讨论了加州大学伯克利分校等机构的研究，系统评估了大型语言模型（LLM）在提问能力上的表现。研究表明，LLM与人类在提问模式上存在显著差异，LLM倾向于提出需要详细解释的问题，而人类则更倾向于直接、基于事实的问题。研究通过对86万个段落进行分析，评估了问题类型、长度、上下文覆盖率等多个维度，发现LLM生成的问题通常更长且覆盖面较窄，且在缺乏上下文时可回答性显著下降。文章强调了研究AI提问的重要性，并指出未来需要探索LLM在处理更复杂文本时的表现。这项研究为理解AI与人类思维差异提供了重要视角。
⏩DeepSeek绕开CUDA垄断，V3论文细节再挖出！英伟达护城河不存在了？
本文讨论了DeepSeek团队在AI模型开发中绕过CUDA的创新做法，采用英伟达的PTX汇编语言进行优化，显著提升了模型训练效率。DeepSeek在短时间内训练出6710亿参数的MoE语言模型，效率比顶尖AI高出10倍，震动了硅谷和华尔街。文章分析了这一突破对市场的潜在影响，认为可能会降低对高性能硬件的需求，并引发对AI开发新方向的思考。尽管PTX的使用复杂且难以维护，但DeepSeek的成功展示了底层优化的巨大潜力，预示着未来AI开发可能不再依赖大规模GPU集群。
⏩清华NLP开源RAG开箱即用框架，自动适配知识库无需纠结模型选型
清华大学推出了一款开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，旨在简化自然语言处理（NLP）领域的知识库适配过程。该框架的设计降低了学习成本和开发周期，使得用户无需纠结于模型的选择，能够更高效地进行AI应用开发。这一创新工具为研究人员和开发者提供了便利，推动了NLP技术的普及和应用，具有重要的行业意义和实用价值。
⏩医疗具身智能发展到哪了？看这一篇综述就够了！
这篇综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》由多所知名高校和研究机构的团队联合发布，聚焦医疗领域的具身智能（EmAI）发展。文章全面梳理了具身智能在医疗中的关键技术与应用前景，强调了多模态大语言模型和世界模型等技术的进步如何推动医疗服务模式的变革。具身智能通过多模态感知、行动控制、决策计划和记忆能力的结合，赋予AI类似人类的感知与执行能力，展现出在复杂医疗环境中的适应潜力。文章还探讨了感知模块和行动模块的核心功能，分析了交互感知和控制策略的多样性，为医疗领域的AI应用提供了深刻的见解和未来发展方向。
⏩原来，这些顶级大模型都是蒸馏的
这篇文章讨论了中国科学院深圳先进技术研究院等机构的研究者关于大语言模型（LLM）蒸馏的最新发现。研究表明，许多顶级模型如Claude、豆包和Gemini等在蒸馏过程中表现出高度的同质化，可能影响其处理复杂任务的能力。文章介绍了两种量化蒸馏程度的方法：响应相似度评估（RSE）和身份一致性评估（ICE），并强调了蒸馏在提升模型能力方面的有效性与潜在风险。研究者希望通过量化蒸馏过程，提升对LLM蒸馏的透明度，促进学术界对这一领域的深入探讨。
⏩OpenAI首席研究官：DeepSeek独立发现了o1的一些核心思路，奥特曼、LeCun纷纷置评
本文讨论了DeepSeek最近发布的两个模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，这些模型以低成本实现了与OpenAI同类模型相当的性能，引发了市场对AI硬件需求的担忧。OpenAI首席研究官Mark Chen和Meta AI首席科学家Yann LeCun对DeepSeek的技术创新表示肯定，同时也指出外界对成本的反应可能过于夸大。文章分析了DeepSeek在降低推理成本方面的努力，以及OpenAI和Meta等公司在AI市场竞争中的应对策略，展望了未来AI市场的发展趋势。
⏩Anthropic创始人发声：DeepSeek事件前所未有，美国要继续加强出口管制
这篇文章由Anthropic的CEO Dario Amodei撰写，深入分析了中国人工智能公司DeepSeek的突破及其对美国芯片出口管制政策的影响。Amodei认为，DeepSeek的进展并未削弱出口管制的合理性，反而强调了其重要性。他讨论了人工智能发展的三大动态：规模定律、曲线偏移和范式转变，指出扩大训练规模能显著提升模型性能，并强调创新对成本效率的影响。文章还提到，尽管DeepSeek在某些方面取得了进展，但美国及其他民主国家的AI公司仍需保持技术优势，以确保在全球竞争中处于领先地位。
⏩David Baker 利用 AI 设计蛋白质，一招制蛇毒，或将彻底改变蛇咬治疗
David Baker团队的研究利用深度学习方法设计新型蛋白质，以中和致命的蛇毒，可能为蛇咬伤治疗带来革命性变化。传统抗蛇毒血清依赖动物血浆，存在成本高和副作用等问题。该研究通过计算机设计的蛋白质，展示了更安全有效的替代方案，且可通过重组DNA技术生产，降低了开发成本。研究结果强调了计算设计在治疗被忽视的热带病中的潜力，尤其在资源有限的环境中。团队的研究成果将于2025年1月在《Nature》上发表，标志着AI在生物医学领域的应用新进展。
⏩实现5Å全原子RMSD，普渡大学深度学习方法准确预测RNA三级结构，登Nature子刊
普渡大学的研究团队开发了名为NuFold的深度学习模型，旨在准确预测RNA的三级结构。该模型采用端到端的训练方法，利用碱基中心表示法来实现灵活的核糖环构象。NuFold在构建RNA局部几何结构方面表现出色，并能够预测RNA的多聚体复合结构。研究表明，NuFold在全原子RMSD方面达到了5Å或更低的精度，尽管在某些方面略逊于其他深度学习方法，但其独特的架构和训练策略为RNA结构预测提供了新的思路。未来的研究将扩展到RNA与蛋白质的结合及小分子建模等领域，进一步推动RNA研究在药物设计等应用中的重要性。
⏩五角大楼90天AI计划启动！美国将AI用在现实军事场景，开发作战原型
五角大楼启动的90天AI计划旨在评估生成式AI在军事场景中的应用，特别是在与高科技对手的对抗中。该计划由美国印太司令部主导，重点关注海军应用，目标是提高作战效率和决策灵活性。五角大楼与Anduril和Palantir等科技公司合作，开发AI原型以改善信息流和命令发布。项目还强调了AI工具与现有系统的兼容性，确保在快速变化的环境中有效应用。尽管面临算力和安全风险等挑战，该计划标志着AI在军事领域的革命性转变，未来可能会有更多实验以拓展AI的应用范围。
⏩最新研究揭示AI数据之殇：科技巨头垄断权力，「西方中心」数据加剧模型偏见
这篇文章探讨了AI领域数据收集的现状及其潜在问题，强调了科技巨头在数据垄断中的主导地位。由50多名研究人员组成的「数据溯源计划」揭示了AI训练数据的来源不透明，尤其是大模型时代以来，数据集的构建越来越依赖于互联网，导致数据来源的单一化和偏见加剧。文章指出，数据的集中化不仅影响模型的表现，还可能重塑社会基础设施，反映出科技巨头的利益导向。研究还提到，数据集的使用限制和版权问题使得开发者难以选择合适的数据，进一步加剧了这一问题。整体来看，文章深入分析了AI数据收集的伦理和实用性问题，具有重要的学术和行业价值。
⏩大模型训练开销还能更小！微软推出首个FP4训练框架，训练效果与BF16相当
本文报道了微软推出的FP4训练框架，该框架旨在降低大模型训练的开销，同时保持与BF16相当的训练效果。这一创新有望推动AI领域的研究和应用，尤其是在深度学习和大规模模型训练方面。文章提到，FP4框架的推出可能会对AI产品的开发和优化产生深远影响，尤其是在资源有限的情况下，能够有效提升训练效率。整体来看，这一技术进展为AI研究者和开发者提供了新的工具和思路，值得关注。
⏩ICLR 2025｜大模型也需要好奇心，TeleAI 提出探索驱动的对齐方法，8B越级胜70B
本文介绍了由中国电信集团的李学龙教授及其团队提出的探索驱动的大模型对齐方法COPO，该方法旨在提升大型语言模型（LLM）在与人类价值观对齐方面的能力。研究指出，现有的RLHF框架受限于离线偏好数据集的覆盖范围，难以有效泛化。COPO通过结合基于计数的探索和直接偏好优化，允许模型在与语言环境的互动中自主探索，从而不断提升其性能。实验结果显示，COPO在指令遵循和学术基准测试中表现优于其他基线，为大模型的持续学习和智能涌现提供了重要支持。该研究成果已被国际表征学习大会ICLR 2025录用，标志着在大模型多轮交互探索中的重要进展。
⏩DeepSeek R1有没有赶上OpenAI o1？ 八大场景测评结果出炉
本文对DeepSeek R1与OpenAI o1模型进行了详细的对比测试，涵盖创意写作、数学和指令遵循等多个场景。测试结果显示，DeepSeek R1在多个方面表现出色，尤其在生成原创笑话和创意故事方面，甚至在某些场景中超越了OpenAI的模型。文章强调了DeepSeek R1的性价比优势，训练成本远低于OpenAI的模型，同时性能也能与之媲美。通过对比分析，文章不仅提供了模型的客观性能数据，还结合了主观质量评估，展示了AI模型在实际应用中的实用性和创新性。这为AI领域的产品竞争提供了重要的参考。
⏩清华翟季冬：DeepSeek 百倍算力效能背后的系统革命 | 智者访谈
本文通过对清华大学翟季冬教授的访谈，深入探讨了DeepSeek在AI算力优化方面的创新与突破。DeepSeek团队以2048张H800 GPU训练出媲美全球顶尖水平的模型，挑战了传统的算力规模观念，强调在资源有限的情况下如何最大化模型效能。翟教授指出，算力效能的提升不仅依赖于硬件，还需要在系统软件层面进行深度创新，包括编程语言、编译器等多个技术领域的优化。文章还讨论了AI算力需求的未来趋势，以及如何在中美硬件差异中寻找软件解决方案，具有重要的行业参考价值和前瞻性。
⏩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AI模型R1-Zero与R1的比较，强调R1-Zero在不依赖人类标注的情况下，通过强化学习实现了更高的推理能力。ARC Prize联合创始人Mike Knoop指出，R1-Zero的成功展示了AI系统在推理任务中的潜力，可能改变AI数据经济的运作方式。文章分析了R1-Zero和R1在ARC-AGI-1基准测试中的表现，指出R1-Zero在某些任务中表现出色，且在生成高质量训练数据方面具有优势。整体来看，R1-Zero的发布标志着AI领域的重要进展，值得深入研究。
⏩OpenAI最新爆料：「满血版」o3明天发？！
本文报道了OpenAI即将发布新模型o3的消息，并探讨了其与美国国家实验室的合作计划，旨在巩固美国在AI领域的领先地位。OpenAI计划融资400亿美元，以支持其基础设施建设，包括芯片、数据、人才和能源等关键要素。文章还提到，OpenAI的估值可能达到3000亿美元，成为全球第二大科技创企。文中分析了AI竞争的关键在于算力，并提及DeepSeek-R1的低成本训练表现引发的讨论。整体来看，文章提供了关于OpenAI未来发展和AI行业动态的重要信息。
⏩19岁华人辍学创业，刚刚拿下百万美金融资！All in智能体，誓要实现Siri初心
这篇文章介绍了19岁华人创业者Dawson Chen和Ethan Hou创办的AI助手Martin，刚刚获得200万美元融资。Martin采用独特的自定义记忆架构，能够更好地理解用户的偏好和上下文，简化日程管理和信息处理。与传统AI助手不同，Martin可以通过短信和WhatsApp与用户互动，自动处理日程安排、邮件提醒等任务。文章还提到，Martin的目标是成为用户生活中不可或缺的AI智能体，预计未来五年内每个人都会拥有多个AI助手。Dawson Chen强调了快速迭代和用户体验的重要性，认为这将是他们在竞争中获胜的关键。
⏩无需训练，性能提升100%！谷歌提出CoA「智能体链」，多LLM协作搞定长文本
谷歌提出的「智能体链」（Chain-of-Agents，CoA）框架通过多智能体协作显著提升了处理长文本的能力，性能提升可达100%。该方法无需训练，能够与多种大语言模型（LLM）协同工作，特别适用于长文本摘要、问答和代码补全等任务。CoA的灵感来源于人类处理长文本的方式，采用了分块处理和智能体间的顺序通信，降低了时间复杂度。实验结果显示，CoA在多个基准模型上均表现优异，尤其在处理长输入时，展现出较传统方法更高的效率和准确性。该框架的提出为未来AI在长文本处理领域的发展提供了新的思路和方法。
⏩斯坦福揭秘o1-preview软肋！数学竞赛题稍作修改，准确率骤降30%
斯坦福大学的研究揭示了OpenAI的o1-preview模型在面对数学竞赛题目时的脆弱性。尽管该模型在多个领域表现出色，但对普特南数学竞赛题的微小修改导致其准确率下降30%。研究团队设计了Putnam-AXIOM基准，包含236个数学问题，并通过程序化修改生成变体题，以评估AI的数学推理能力。结果显示，o1-preview在原始题目上的准确率为41.95%，而在变体题上骤降至11.95%。这一发现强调了AI模型在处理复杂和独特问题时的局限性，尤其是在缺乏相关训练数据的情况下。
⏩一夜之间，微软、英伟达、亚马逊全部接入DeepSeek！吴恩达：中国AI正在崛起
这篇文章详细报道了DeepSeek R1模型的发布及其在AI领域的影响，强调了中国在生成AI领域的崛起。微软、英伟达和亚马逊等科技巨头纷纷接入DeepSeek，显示出其创新能力和市场潜力。吴恩达指出，中国在文本模型和视频生成等领域的进步正在缩小与美国的差距，尤其是在开源模型的推动下，AI供应链格局将被重塑。文章还探讨了AI模型训练成本的降低及其对应用开发的影响，认为开放权重模型将为开发者带来新机遇，推动AI技术的普及和应用。
⏩27页综述，354篇参考文献！最详尽的视觉定位综述来了
本文是一篇关于视觉定位（Visual Grounding）任务的综述，系统回顾了该领域过去十年的发展，尤其是最近五年的研究进展。文章涵盖了视觉定位的基本概念、评估指标及其在多模态理解中的重要性，强调了视觉与语言的融合。综述中详细讨论了不同的视觉定位设置，包括全监督、无监督等新型方法，并提供了相关数据集的比较分析。作者总结了当前视觉定位面临的挑战，并提出未来研究的方向，旨在为研究人员提供启发。该综述被认为是视觉定位领域最全面的文献之一，适合入门者和资深研究者阅读。
⏩线性扩散模型LiT来了，用极简线性注意力助力扩散模型AIPC时代端侧部署
本文介绍了香港大学与上海人工智能实验室、华为诺亚方舟实验室联合提出的高效扩散模型LiT，重点探讨了极简线性注意力在扩散模型中的应用。LiT模型能够在离线状态下快速生成1K分辨率的逼真图片，展示了其在端侧设备上的部署潜力。文章详细阐述了线性注意力的架构设计和训练策略，提出了五条指导原则，旨在帮助研究者更有效地设计和训练线性扩散Transformer。LiT在标准ImageNet基准上表现出色，使用较少的训练迭代数便能实现优异的FID结果，显示出其在文生图任务中的强大能力，推动了AIPC时代的到来。
⏩OpenAI洽谈巨额融资，估值有望达3000亿，部分用于「星际之门」
OpenAI正在进行新一轮融资谈判，计划筹集高达400亿美元，估值有望达到3000亿美元。软银将领投这一轮融资，承诺投资150亿至250亿美元，成为OpenAI最大股东。此次融资将部分用于支持名为「星际之门」的项目，该项目计划在未来四年内投资5000亿美元建设AI基础设施。OpenAI的融资需求反映出其在训练高级人工智能模型和提供AI服务方面的高成本压力。与此同时，中国初创公司DeepSeek的崛起为OpenAI带来了新的竞争。OpenAI还与美国国家实验室建立合作，推动材料科学和可再生能源等领域的研究。这一系列举措展示了OpenAI在商业和国家安全领域的战略布局。
⏩进击的DeepSeek，一夜之间登陆Microsoft Azure、Cursor、Amazon Bedrock
DeepSeek R1 模型的发布引发了人工智能领域的广泛关注，迅速登陆 Microsoft Azure、Cursor 和 Amazon Bedrock 等平台。该模型经过严格的安全评估，展示了其在预训练和思维链推理强化学习方面的创新，显著降低了计算成本。文章探讨了 DeepSeek 对 AI 竞争格局的影响，指出大型科技公司可能不再是唯一的赢家，反而可能因高昂的计算成本而处于劣势。此外，围绕 DeepSeek 的知识产权争议和技术创新也引发了行业内的热议，预示着未来 AI 竞赛将更加激烈。
⏩奥特曼率队深夜血战DeepSeek，o3-mini急上线！价格骨折免费用，ChatGPT被挤爆
本文报道了OpenAI新发布的o3-mini模型，该模型在推理能力和成本上进行了显著优化，特别针对STEM领域的应用。o3-mini的推出标志着AI技术的又一重要里程碑，提供了更高的性价比和更强的推理能力。文章详细介绍了o3-mini的功能，包括支持函数调用、结构化输出和流式传输等，强调了其在数学、编程和科学领域的卓越表现。与前代o1-mini相比，o3-mini在多个基准测试中表现出色，尤其在处理复杂问题时的准确性和响应速度上有明显提升。文章还提到，由于其受欢迎程度，ChatGPT的相关功能一度出现拥堵。
⏩o1开启LLM新范式，Ai2科学家解析背后秘籍：推理和强化学习是关键
这篇文章探讨了Ai2研究科学家Nathan Lambert在NeurIPS会议上关于OpenAI o1模型的演讲，重点分析了推理和强化学习在语言模型中的重要性。Lambert指出，推理语言模型（RLMs）将在未来取代后训练，强调强化学习训练的独特性。文章详细阐述了o1模型如何通过思维链和token流的方式进行推理，指出其与人类推理的不同之处。Lambert还提到，推理的定义正在被重新审视，语言模型的推理能力不应仅与人类相比较。整体来看，文章为理解当前AI领域的推理研究提供了深刻的见解，具有较高的学术价值和实用性。
⏩应战DeepSeek， OpenAI紧急上线o3-mini！价格打骨折，免费用户也能用
OpenAI近日发布了o3-mini和o3-mini-high两个版本，标志着其在高效能智能技术领域的重要进展。o3-mini的推出使得AI技术更加平易近人，尤其在STEM领域表现卓越，响应速度快且推理能力强。与前代o1-mini相比，o3-mini在多项基准测试中刷新了SOTA，尤其在数学、编程和科学问题的处理上表现出色。该模型支持多种推理强度，开发者可根据需求灵活选择，提升了处理复杂问题的能力。此外，o3-mini的价格大幅降低，吸引了更多用户体验其强大的功能，预示着AI技术的进一步普及和应用。
⏩奥特曼：在开源AI上，我们错了！DeepSeek让OpenAI优势不再，下一个是GPT-5
这篇文章报道了OpenAI的奥特曼在Reddit AMA问答中对开源AI的反思，承认DeepSeek的强大实力使得OpenAI的领先优势不再明显。文章提到，OpenAI正在考虑调整其开源策略，并计划推出新模型GPT-5。奥特曼表示，AI领域可能会出现快速的技术突破，强调了DeepSeek的竞争力和未来模型的研发方向。此外，文章还提到OpenAI团队对用户反馈的重视，计划在未来展示更多模型的思维过程和更新语音模式。这些信息为AI领域的研究和产品发展提供了重要的洞见，具有较高的实用性和前瞻性。
⏩奥特曼被逼急：深夜上线 o3-mini，甚至免费，网友：还是选DeepSeek
本文报道了OpenAI最新发布的推理模型o3-mini，该模型分为low、medium和high三个版本，旨在提供更高的成本效益和推理能力。o3-mini已上线ChatGPT和API，支持搜索功能，允许用户获取最新答案。与前代o1相比，o3-mini在数学、编程和科学领域的表现更为出色，尤其在准确性和响应速度上有显著提升。专家评估显示，o3-mini在处理复杂问题时的错误率降低了39%。尽管DeepSeek的性能相似且更具性价比，但o3-mini仍为技术领域提供了强有力的替代选择。文章详细分析了o3-mini在多个领域的性能指标，展示了其在AI推理模型中的重要性和应用潜力。
⏩DeepSeek突围奥秘曝光，一招MLA让全世界抄作业！150+天才集结，开出千万年薪
本文深入分析了DeepSeek的技术创新及其在AI领域的影响，特别是多头潜注意力（MLA）机制的突破，显著降低了推理成本。报道指出DeepSeek的训练成本远超600万美元，实际投资超过5亿美元，且拥有约5万块Hopper GPU。公司吸引了150名顶尖人才，年薪可达130万美元，显示出其在人才招聘上的竞争力。DeepSeek的运营模式与谷歌相似，依靠自建数据中心进行技术创新，已成为开源权重实验室的佼佼者。整体来看，DeepSeek在AI领域的快速发展和技术突破引发了广泛关注，尤其是在与OpenAI等竞争对手的对比中。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/188629a6-152d-809f-b60d-ef6c422dbbf5
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