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理论

2025 年前端与 AI 技术大盘点和展望

2025 年前端与 AI 技术大盘点和展望
作者 | owen时光飞逝间，2024 年已悄然划过技术长河。 纵览这一年前端技术大舞台，虽没有出现革命性的明星项目，但各细分领域都呈现持续深耕与创新突破的态势。 接下来让我们一起乘坐时光机重回 2024，共同开启这段技术巡礼，透过专业视角看看前端行业发生了哪些重要的事情吧。
3/6/2025 9:00:00 AM
腾讯技术工程
PyTorch灵魂人物出走，被Ilya奥特曼抢破头！放弃大厂offer，却选择了ChatGPT之母

PyTorch灵魂人物出走，被Ilya奥特曼抢破头！放弃大厂offer，却选择了ChatGPT之母
PyTorch大牛Horace He突然官宣，加盟Thinking Machines。 「在Meta，离职时发布一张工牌照片是一种传统。 遗憾的是，我找不到我的正式工牌了，所以只能用临时工牌代替」毕业后，在Meta的PyTorch工作4年后，Horace He终于决定换一种职业，探索一些新的事物。
3/6/2025 9:00:00 AM
新智元
基于BLIP-2和Gemini开发多模态搜索引擎代理

基于BLIP-2和Gemini开发多模态搜索引擎代理
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将利用基于文本和图像的联合搜索功能来开发一个多模态时装辅助代理应用程序。 简介传统模型只能处理单一类型的数据，例如文本、图像或表格数据。 多模态是人工智能研究界的一个流行概念，指的是模型能够同时从多种类型的数据中学习。
3/6/2025 8:50:44 AM
朱先忠
“老黄骗人”！5070首批评测：说好1/3价格赛4090，实际不如4070Ti

“老黄骗人”！5070首批评测：说好1/3价格赛4090，实际不如4070Ti
一夜之间，RTX 5070被网友们喷成“史上最差的70系列”了。 这咋回事呢？ 因为老黄在1月份CES上发布RTX 5070时是这么说的：得益于AI啊，我们这款新的中端GPU性能，可以媲美之前最快速消费级GPU（4090），但价格只有549美元哦。
3/6/2025 8:40:00 AM
量子位
从DeepSeek看IT行业的未来：如何通过智能搜索技术提升企业竞争力

从DeepSeek看IT行业的未来：如何通过智能搜索技术提升企业竞争力
作者 | 涂承烨审校 | 重楼引言：智能搜索技术的颠覆性革命2025年，中国AI企业DeepSeek凭借其开源大模型DeepSeek-R1的横空出世，在全球AI领域掀起了一场技术革命。 这款模型的发布不仅标志着中国在AI技术上的自主突破，更以“低成本、高性能、开源开放”的特性重构了企业应用AI的范式。 其上线仅21天即突破2215万日活跃用户（DAU），超越ChatGPT登顶苹果应用商店下载榜，这背后不仅是技术的胜利，更是企业智能化转型需求爆发的缩影。
3/6/2025 8:00:00 AM
涂承烨
AI又进化了，程序员职业真的到了崩溃边缘？

AI又进化了，程序员职业真的到了崩溃边缘？
去年10月，谷歌CEO桑达・皮查伊（SundarPichai）公开表示，谷歌现在有25%的新代码由AI生成，再经人类工程师审查通过。 作为全球市值第三的科技巨头，谷歌的实践充分印证了AI编程工具的巨大潜力。 美东时间3月3日，Anthropic宣布完成35亿美元融资，估值飙升至615亿美元，其编程工具的市场的热度可见一斑。
3/6/2025 8:00:00 AM
小刀
大模型系列：DeepSeek大模型与应用场景介绍

大模型系列：DeepSeek大模型与应用场景介绍
今天给大家聊聊DeepSeek 究竟有哪些强大的模型？ 这些模型又适用于哪些具体的场景呢？ 希望对大家了解 DeepSeek 大模型提供一些参考。
3/6/2025 7:28:31 AM
郝光明
为什么 Qwen 能自我改进推理，Llama 却不行？斯坦福找到了原理

为什么 Qwen 能自我改进推理，Llama 却不行？斯坦福找到了原理
给到额外的计算资源和「思考」时间，为什么有的模型能好好利用，把性能提升一大截，而有的模型就不行？ 当遇到困难问题时，人类会花时间深入思考以找到解决方案。 在 AI 领域，最近的一些大语言模型在通过强化学习进行自我改进训练时，也已经开始表现出类似的推理行为。
3/6/2025 6:00:00 AM
机器之心
全球首次！2B复现DeepSeek-R1「啊哈时刻」，UCLA等用纯RL实现多模态推理

全球首次！2B复现DeepSeek-R1「啊哈时刻」，UCLA等用纯RL实现多模态推理
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」！ 这一成就，再次让AI社区轰动。 博客地址：：，能成功扩展到多模态推理领域吗？
3/6/2025 1:00:00 AM
新智元
C#与人工智能的奇妙融合：探索AI在.NET生态中的无限可能！

C#与人工智能的奇妙融合：探索AI在.NET生态中的无限可能！
在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为推动各行业发展的重要力量。 C#作为一种广泛应用的编程语言，在.NET生态中也逐渐与AI技术实现了深度融合，为开发者带来了无限的可能性。 本文将介绍C#在人工智能领域的应用，讲解使用ML.NET进行机器学习模型训练与部署的方法，以及如何利用神经网络加速库提升效率，并通过图像识别、自然语言处理等实际案例，激发读者对C#与AI结合的探索热情。
3/6/2025 12:38:08 AM
cocan
我用 Claude Sonnet 和 DeepSeek R1 开发一个同样的工具，看谁更厉害！

我用 Claude Sonnet 和 DeepSeek R1 开发一个同样的工具，看谁更厉害！
先给 DeepSeek 泼一盆冷水，DeepSeek 在编程能力上和 Claude Sonnet 还是差了一大截的。 下面有使用 Sonnet 3.5 和 DeepSeek R1 配合 Trae 实现一个推文生成图片卡片小插件的过程，功能虽小，但还是能看出差距的。 这两天 Trae 不是推出了国内版吗 （）， 搭载豆包和 DeepSeek 大模型，因为之前 Trae 国际版是支持 Claude Sonnet 的，最开始是 3.5，后来 Claude 升级了 3.7，隔了一天 Trae 就跟进了，而且也是完全免费的。
3/6/2025 12:22:00 AM
风筝
MegaSynth：用70万合成数据突破3D场景重建瓶颈，PSNR提升1.8dB！

MegaSynth：用70万合成数据突破3D场景重建瓶颈，PSNR提升1.8dB！
一眼概览MegaSynth 提出了一种基于非语义合成数据的大规模 3D 场景重建方法，生成 70 万个合成场景数据集，训练大型重建模型（LRMs），相比使用真实数据训练的模型，PSNR 提升 1.2~1.8 dB，显著增强 3D 场景重建的广覆盖能力。 核心问题当前 3D 场景重建方法受限于：数据规模受限：现有真实数据集 DL3DV 仅 10K 场景，远小于物体级数据集（如 Objaverse 80 万个实例）。 数据分布不理想：现有数据集多为人工采集，难以确保场景多样性，摄像机运动范围受限，且可能包含噪声和不精确标注。
3/6/2025 12:15:00 AM
萍哥学AI
DeepSeek+Drawio一键生成20多种图表，90%都不知道的技巧（附保姆级教程）

DeepSeek+Drawio一键生成20多种图表，90%都不知道的技巧（附保姆级教程）
大家好，我是岳哥。 DeepSeek目前还不支持直接画图，但是我们借助一些第三方工具，还是可以达到生成图表的效果。 今天继续给大家分享工作中的流程图，甘特图，统计图，如何通过DeepSeek来生成。
3/6/2025 12:08:00 AM
、平凡世界
现在的AI Agent还是这么差！

现在的AI Agent还是这么差！
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）背景是这样的。 前几天，我发现我的XX激光雷达出了问题。 本来我靠它来为电影摄像机增加自动对焦和自动跟踪功能，如果没有这项功能，我会很难拍摄到我需要的画面。
3/5/2025 6:45:26 PM
言征
4400万打水漂？马斯克阻止OpenAI营利化惨遭驳回！将秋季开庭判决；法官：收购提议太双标了！

4400万打水漂？马斯克阻止OpenAI营利化惨遭驳回！将秋季开庭判决；法官：收购提议太双标了！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）马斯克4告OpenAI的连续剧，又有新进展了！ 前情回顾下，马斯克与OpenAI对簿公堂是因为：他曾向非营利组织OpenAI捐赠超过4400万美元，而OpenAI的营利化转型，显然违反了当时的合同。 这都不是4400万打了水漂那么简单！
3/5/2025 6:38:28 PM
伊风
为什么Qwen能自我改进推理，Llama却不行？斯坦福找到了原理

为什么Qwen能自我改进推理，Llama却不行？斯坦福找到了原理
虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。 但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。 给到额外的计算资源和「思考」时间，为什么有的模型能好好利用，把性能提升一大截，而有的模型就不行？
3/5/2025 2:54:00 PM
机器之心
神经网络技术栈介绍：PyTorch，Transformer，NLP，CV，Embedding

神经网络技术栈介绍：PyTorch，Transformer，NLP，CV，Embedding
学习了一段时间神经网络技术之后发现对很多东西理解还不够深刻，所以今天就来梳理一下神经网络的技术栈，深入了解一下不同的工具在神经网络中所处的位置，以及其扮演的角色。 先说一句废话，神经网络仅仅只是神经网络，它不涉及具体的任务，只是一个神经网络模型；神经网络要解决实际问题就需要和不同的任务领域相结合。 神经网络技术栈要了解或者说要学习神经网络，首先要从两个方面去入手——技术原理和应用场景。
3/5/2025 2:00:00 PM
AI探索时代
无缝集成知识图谱，开源Python框架BioChatter降低LLM生物医学使用门槛

无缝集成知识图谱，开源Python框架BioChatter降低LLM生物医学使用门槛
编辑丨coisini大型语言模型（LLMs）已经改变了人们的工作方式，从支持内容创作、编程到改进搜索引擎等。 然而，LLMs 在透明度、可重复性和定制化方面的不足仍然是一个挑战，限制了它们在生物医学研究中的广泛应用。 对生物医学研究人员来说，针对特定研究问题优化 LLMs 可能是一项艰巨的任务，因为这需要编程技能和机器学习专业知识。
3/5/2025 12:58:00 PM
ScienceAI