理论
标点符号成大模型训练神器！KV缓存狂减一半，可处理400万Tokens长序列，来自华为港大等 | 开源
文字中貌似不起眼的标点符号，竟然可以显著加速大模型的训练和推理过程？ 来自华为、港大、KAUST和马普所的研究者，就提出了一种新的自然语言建模视角——SepLLM。 起因是团队发现某些看似无意义的分隔符，在注意力得分中占据了不成比例的重要地位。
Claude 3.7硬控马里奥90秒，GPT-4o开局暴毙！Karpathy直呼基准失效，游戏成LLM新战场
LLM评估基准的「黄金标准」，正在失效？ 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」。 诸如MMLU、SWE-Bench Verified、Chatbot Arena等这些基准，各有自己的优劣之处。
Hinton怒斥马斯克「电锯」屠遍美国科学界！3410位大佬联名将其从英国皇家学会除名
AI教父Hinton和马斯克吵起来了！ 今天，Hinton公开叫板，「马斯克应该被英国皇家学会除名，最关键原因是他正在对美国科学机构造成巨大损害」。 这番言论如同一枚重磅炸弹，瞬间点燃了舆论战场。
AI优先事项：IT领导者强调生产力而非创新
随着AI技术的飞速发展，IT领导者对其的投资热情日益高涨，然而，在AI的应用焦点上，IT领导者们却存在不小的争议。 是专注于提高员工生产力，还是探索更高级的应用如推动创新?这一选择将直接影响企业的未来发展。 一项新调查显示，IT领导者在使用AI时仍然瞄准的是低垂的果实，专注于提高员工生产力，而非更高级的应用，如推动创新或增加收入。
使用Rust构建高性能机器学习模型
译者 | 布加迪审校 | 重楼机器学习主要使用Python来完成。 Python之所以大受欢迎，是由于它易于学习，并且有许多机器学习库。 而现在，Rust正成为一种强有力的替代语言。
GCD-DDPM：用扩散模型重塑变化检测，精准捕捉细粒度变化
一眼概览GCD-DDPM 提出了一种 基于差分特征引导的去噪扩散概率模型（DDPM） 进行 变化检测（CD） 的方法，采用 生成式方式 直接生成变化检测（CD）图，而非传统的判别式分类方式。 在四个高分辨率遥感数据集上，该方法展现了优越的检测性能。 核心问题目前主流变化检测（CD）方法大多依赖 CNN 或 Transformer 进行判别式特征学习，但它们在 同时捕获局部细节信息和长距离依赖关系 方面存在局限，导致 变化检测精度不足，尤其是对于 复杂场景的细粒度变化 无法精准捕捉。
告别传统 SSE！fetch-event-source 让 AI 流式处理更高效
在 AI 大模型飞速发展的时代，前端开发者面临着如何高效处理实时数据流的挑战。 服务器发送事件（SSE）作为一种单向通信协议，能够让服务器主动向客户端推送实时更新，广泛应用于实时聊天、新闻推送等场景。 然而，标准的 EventSource API 存在诸多限制，例如只能使用 GET 请求、无法传递请求体等。
23个超强的DeepSeek提示词指令，一看就懂
给大家分享几个超强的DeepSeek提示词，大家也可以模仿提示词的结构去书写自己需要的DeepSeek指令。 文中[...]内的只是示例，大家可以根据自己实际需求进行替换。 一、知识管理类请用康奈尔笔记法整理[会议记录/课程内容]，左侧提炼关键词，右侧记录案例证据，底部总结行动要点，最后将知识关联绘制成概念网络图。
LLM 大语言模型定义以及关键技术术语认知
大语言模型定义LLM（Large Language Models）是基于 Transformer 架构(可以理解为不同寻常的大脑)的深度神经网络，通过海量文本数据训练获得语言理解和生成能力。 其核心特征包括：参数规模达数十亿级别（GPT-3 175B参数）知识储备惊人，可以理解为脑细胞数量是普通人的千亿倍（1750亿参数），相当于把整个图书馆的书都装进大脑自回归生成机制（逐词预测）说话方式像接龙,当它写作文时，就像我们玩词语接龙：先写"今天"，然后根据"今天"想"天气"，接着根据"今天天气"想"晴朗"，逐字逐句生成内容。 注意力机制实现长程依赖建模特别会抓重点就像我们读小说时，会自动记住关键人物关系（比如注意到"陈平安喜欢宁姚"），它能自动捕捉文字间的深层联系。
DeepSeek提示词超能手册：五大核心技巧，榨干AI生产力！
🎯 技巧1：R-T-F黄金三件套——角色 任务 格式锁定AI身份，输出不跑偏！ R (Role)：角色，明确AI需要扮演的身份或专家领域。 T (Task)：任务，清晰定义AI需完成的具体目标。
用上DeepSeek，改简历快人一步：AI简历优化保姆级教程
作为科技博主，我测评过上百款AI工具，今天给大家安利一个简历优化的"外挂神器"——DeepSeek。 它能让你的简历从"已读不回"变成"收割offer"，操作比美图秀秀还简单，特别适合没经验的应届生和转行小白。 一、为什么需要AI改简历？
突破性进展！浙大scNiche框架精准识别细胞生态位，助力精准医疗
编辑 | 2049随着单细胞空间组学技术的快速发展，科研人员可以在单细胞分辨率水平上系统探索组织中细胞状态、功能和相互作用。 然而，如何从这些海量的空间组学数据中精确识别和表征细胞生态位（cell niche）仍是一个重大挑战。 近日，浙江大学药学院团队开发了一个名为 scNiche 的计算框架，可以从单细胞分辨率的空间组学数据中有效识别和表征细胞生态位。
马斯克最新预言：AI毁灭世界的概率为20%！星舰全程复用后成本将砍99%！计划30年内完成火星殖民，100万人定居新星！
整理 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）3月1日，马斯克再次做客《The Joe Rogan Experience》播客节目，语出惊人！ “还有一个更高级的阶段——当AI比所有人类加在一起还要聪明。 坦白说，我觉得这个节点可能会出现在2029或2030年，基本上刚好赶上《终结者》的时间线。
Agent只是手段，工作流才是内容！
编辑｜言征现代企业中有一个无名英雄：工作流程。 它有时被称为规则引擎、流程流、单状态机或软件定义的工作流程。 在用户界面（UI）中，它是一个“向导”。
大模型是一场新的搜索战争，OpenAI不会赢家通吃，一家最好被收购！硅谷知名投资人曝料特朗普希望马斯克更积极裁撤美政府预算
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）最近DeepSeek开源周带来了很多惊喜与热议。 但小编发现大家对于马斯克的Grok3的讨论却远远不够充分。 作为“大模型球赛”的最不可捉摸的强大力量，马斯克的xAI最新模型已经上线，便迅速登顶了iPhone的下载排行榜，引起的轰动同样不可小觑。
中国团队首次夺魁！无问芯穹FlightVGM获FPGA'25最佳论文，峰值算力超GPU21倍
国际可重构计算领域顶级会议 ——FPGA 2025 在落幕之时传来消息，今年的最佳论文颁发给了无问芯穹和上交、清华共同提出的视频生成大模型推理 IP 工作 FlightVGM，这是 FPGA 会议首次将该奖项授予完全由中国大陆科研团队主导的研究工作，同时也是亚太国家团队首次获此殊荣。 这项工作首次在 FPGA 上实现了视频生成模型（Video Generation Models, VGMs）的高效推理，也是该团队继去年在 FPGA 上加速大语言模型 FlightLLM（FPGA’24）后的最新系列工作。 与 NVIDIA 3090 GPU 相比，FlightVGM 在 AMD V80 FPGA 上实现了 1.30 倍的性能提升与 4.49 倍的能效提升（峰值算力差距超过 21 倍）。
CVPR满分论文：一块2080Ti搞定数据蒸馏，GPU占用仅2G，来自上交大“最年轻博导”课题组
只要一块6年前的2080Ti，就能做大模型数据蒸馏？ 来自上交大EPIC实验室等机构的一项最新研究，提出了一种新的数据集蒸馏方法——NFCM。 与前SOTA相比，新方法的显存占用只有1/300，并且速度提升了20倍，相关论文获得了CVPR满分。
检索了15460项研究，AI与机械流行病学建模相结合：机遇和挑战的范围界定回顾
编辑丨toileter将嵌入机械模型中的先前流行病学知识与 AI 的数据挖掘功能相结合，为流行病学建模提供了变革性的潜力。 虽然 AI 与传统机械方法的融合正在迅速发展，但工作仍然分散。 目前，需要更好地纳入现实的决策考虑，扩大对不同数据集的探索，以及进一步研究生物和社会行为机制。
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