理论

阿里千问QwQ-32B推理模型开源，比肩671B满血DeepSeek-R1！笔记本就能跑

凌晨，阿里重磅开源全球最顶尖AI模型——通义千问QwQ-32B推理模型。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。甚至，QwQ-32B在多项基准测试中全面超越o1-mini。

3/7/2025 8:30:00 AM

新智元

模型训练前置处理之数据预处理

在神经网络技术中，有几个比较重要的环节，其中就有神经网络模型的设计；但在此之前还有一个很重要的功能就是数据集的整理；一个高质量的数据集高性能神经网络模型的基础。但怎么才能打造一个合格的数据集，以及怎么打造一个合格的数据集？而这就是神经网络模型的数据处理部分。

3/7/2025 8:00:00 AM

AI探索时代

如何理解模型的蒸馏和量化

在LLM领域内，经常会听到两个名词：蒸馏和量化。这代表了LLM两种不同的技术，它们之间有什么区别呢？本次我们就来详细聊一下。

3/7/2025 8:00:00 AM

重磅开源！基于 Spring Boot 的企业级 DeepSeek 知识库与智能对话方案

本项目基于 Spring Boot 3.4 构建，旨在打造一款高效、智能的企业级知识库与智能对话平台，充分集成 DeepSeek 大语言模型，以支持企业级私有化部署和智能客服应用。项目目标该方案通过整合 DeepSeek 强大的自然语言处理能力，实现高效、精准的对话交互，同时支持企业知识库的管理，助力企业构建智能化的客户支持与内部知识共享体系。技术架构后端基于 Spring Boot 3.4 开发，提供 RESTful API 以处理业务逻辑，并与 DeepSeek 模型进行高效交互。

3/7/2025 7:57:56 AM

路条编程

AI如何彻底改变创新

AI时代已经到来，正在重写创新的规则。创新一直是人类进步的支柱，它变革产业、革新企业、改善生活。我们所讨论的不仅仅是渐进式的改进。

3/7/2025 7:00:00 AM

David Henkin

超越算法：为什么数据治理是制药业AI未来的关键

制药行业正站在AI驱动的革命浪尖。到2030年，AI驱动的药物发现市场规模预计将达到91亿美元，年复合增长率高达29.7%。 AI有望以前所未有的规模加速临床试验、优化供应链并实现患者治疗的个性化。

3/7/2025 7:00:00 AM

Tina Chakrabarty

揭秘黑客窃取数据的内幕

一旦黑客突破了组织的防御，在网络内部移动和访问信息就相对容易，可能会持续数天甚至数月而未被发现。这对于存储有宝贵的敏感和个人身份信息的银行和金融服务机构来说，是一个重大隐患。网络安全的目标是最小化风险和入侵的影响。

3/7/2025 12:00:05 AM

从自我进化视角出发，全面解析LLM的推理能力技术演进路径

论文标题：A Survey on LLM Complex Reasoning through the Lens of Self-Evolution论文链接：：. 引言在人工智能领域，大型语言模型的复杂推理研究正成为学术界和工业界关注的焦点。随着 OpenAI 的 O1 以及后续 DeepSeek R1 等突破性成果的发布，这一领域的研究热度持续升温，引发了广泛的学术讨论和实践探索。

3/6/2025 9:08:00 PM

机器之心

邀请码5万一个?ManusAl合伙人张涛紧急回应!中国产品再次引爆全球，首个通用AI代理跑分超OpenA1!最全梳理来了!

编辑 | 伊风Manus横空出世，彻底引爆了今天的AI圈！刚刚我们在某站看了一下邀请码，已经被炒到5万块了（天呐！）图片自杭州疯狂上大分后，这泼天的AI富贵也轮到武汉了！

3/6/2025 5:50:17 PM

伊风

声网发布对话式AI引擎 AI对话1分钟不到1毛钱

3月6日，声网在京举办了主题为“AI开口，互动无界”的产品发布会，正式发布了全球首个对话式AI引擎，凭借650ms 超低延时响应、优雅打断、全模型适配等五大能力，对话式AI引擎可支持任意文本大模型快速升级为“能说会道”的对话式多模态大模型。同时，对话式 AI 引擎的价格也更为优惠，1分钟不到1毛钱，只需0.098元/分钟。五大能力让任意大模型“能说会道”在生成式AI的浪潮下，行业普遍认为多模态大模型是实现AGI的必经之路，知名投资机构a16z最新关于Voice AI的报告也显示，随着大模型的不断进步，语音将成为一种关键的切入点。

3/6/2025 5:29:23 PM

Science子刊，AI与生物物理建模相结合，设计新型蛋白质

编辑 | 萝卜皮机器学习 (ML) 正在改变计算蛋白质设计的世界，数据驱动方法在实验成功率方面超越了基于生物物理的方法。然而，它们通常被报告为案例研究，缺乏整合和标准化，因此很难进行客观比较。在最新的研究中，德国莱比锡大学（Leipzig University）的跨学科研究团队在 Rosetta 软件框架内建立了一个精简且多样化的工具箱，用于预测氨基酸概率的方法，以便对这些模型进行并排比较。

3/6/2025 4:42:00 PM

ScienceAI

快1000倍，十万分之一误差，深度学习模型降低核聚变等离子体预测计算成本

编辑 | 2049在聚变能源研究领域，等离子体动力学模拟扮演着关键角色。然而，非线性 Fokker-Planck-Landau（FPL）碰撞算子的计算成本极高，尤其在全托卡马克体积建模中，其计算时间随等离子体粒子种类数量 n 呈 O(n²) 增长，严重制约了模拟效率。为突破这一瓶颈，来自蔚山国立科学技术院（UNIST）的研究人员开发了一种全新的深度学习框架——FPL-net，利用人工智能技术加速求解这一复杂问题。

3/6/2025 1:37:00 PM

ScienceAI