理论
AI+C#落地指南:用SemanticKernel+本地模型开发智能应用
在人工智能快速发展的当下,将AI技术与传统编程语言相结合,成为了推动创新应用的重要途径。 C#作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言,与微软的AI生态整合,尤其是借助SemanticKernel和本地模型,为开发者打开了全新的智能应用开发大门。 本文将深入探讨如何利用这些工具实现AI C#的落地,并通过开源项目示例,让你快速上手。
2/24/2025 2:00:00 AM
conan
2025最新版DeepSeek保姆级安装教程:本地部署+避坑指南
本文旨在提供一个全面且详细的DeepSeek本地部署指南,帮助大家在自己的设备上成功运行DeepSeek模型。 无论你是AI领域的初学者还是经验丰富的开发者,都能通过本文的指导,轻松完成DeepSeek的本地部署。 一、本地部署的适用场景DeepSeek本地部署适合以下场景:高性能硬件配置:如果你的电脑配置较高,特别是拥有独立显卡和足够的存储空间,那么本地部署将能充分利用这些硬件资源。
2/24/2025 12:00:09 AM
DeepSeek R-1 能否解答这五道“刁钻”AI 问题?
每当有新的语言模型公开发布时,我总会忍不住拿它来做一些看似简单、实则暗藏难点的小测试。 我把这当作给模型做“压力测试”,用来检验它们在逻辑推理上到底行不行。 DeepSeek R-1 刚发布不久,就因为它是开源、且推理能力强大而备受关注。
2/24/2025 12:00:00 AM
dev
慢思考助力医学大语言模型突破数据瓶颈:上海交大联合上海AI Lab推出MedS3系统
编辑 | ScienceAIOpenAI o1、DeepSeek R1 等模型成功实现了在数学、编程等领域的智能慢思考推理,通过自我反思和修正实现了运行时的性能外推。 然而,在医疗领域,仍然很少有模型可以实现具有长链慢思考的推理。 目前医疗领域的推理模型大多是通过在医疗考试题上对 OpenAI 系列的模型进行蒸馏,并没有考虑推理过程的可验证性,以及医疗任务的覆盖度。
2/21/2025 4:04:00 PM
ScienceAI
清华大学AIR联合水木分子开源DeepSeek版多模态生物医药大模型BioMedGPT-R1
编辑 | ScienceAI2025 年初,DeepSeek给全球引发了 AI 大模型的新一轮热议。 多家市场咨询公司指出,在 DeepSeek 的影响下,从大模型供应商到基础设施和平台供应商的整个 AI 产业生态都掀起了一波「新浪潮」。 DeepSeek R1 以其强大的推理能力,为各行各业带来了智能化升级新机遇。
2/21/2025 4:03:00 PM
ScienceAI
从概念到应用,清华团队开发DeepTFBU工具包助力基因表达精准调控
编辑 | 萝卜皮增强子通过与转录因子 (TF) 相互作用,在各种生物过程中充当基因表达的关键调节器。 虽然转录因子结合位点 (TFBS) 被广泛认为是 TF 结合和增强子活性的关键决定因素,但其周围背景序列的重要作用仍有待定量表征。 清华大学的研究团队提出了转录因子结合单元(transcription factor binding unit,TFBU)概念,通过使用深度学习模型量化 TFBS 周围上下文序列的影响,模块化地建模增强子。
2/21/2025 4:01:00 PM
ScienceAI
无需联网!DeepSeek-R1+本地化RAG,打造私有智能文档助手
1、写在前面官方开源的版本除了满血的 671b 外,还有 1.5b,7b,8b,14b,32b,70b 六个蒸馏后的尺寸,笔者使用 Ollama 在电脑本地部署了 7b 的模型,在终端中测试了虽然回答没有满血版的那么惊艳,但凑活能用。 作为一款高阶模型开源,确实要 salute 一下。 不过进一步的问题是,我们面对这样的强思维链模型,除了在官网间或 Chat 一下,如何进一步的将其变成工作或生活场景的生产力工具?
2/21/2025 3:56:42 PM
韦东东
刚刚,DeepSeek官宣:下周将是重磅开源周!网友:真正的OpenAI来了!
DeepSeek在X上发布推文,为即将到来的开源周预热。 下周起,DeepSeek将连续开源5个代码库! DeepSeek的通知翻译如下:我们是一个小团队@deepseek_ai ,正在探索 AGI。
2/21/2025 3:18:20 PM
抛弃OpenAI后,Figure AI发布新一代人形机器人Helix模型
当地时间2月20日,机器人初创公司Figure AI宣布发布其最新成果——Helix模型。 这是一款用于通用人形机器人控制的视觉-语言-动作(VLA)模型,标志着人形机器人技术的重大突破。 Helix模型的关键技术突破.
2/21/2025 2:53:40 PM
Gartner预测到2027年,跨境GenAI滥用引起的AI数据泄露比例将达到40%
Gartner预测,到2027年,跨境生成式人工智能(GenAI)引起的AI相关数据泄露比例将超过40%。 GenAI在终端用户中的普及速度已超过了数据治理和安全措施的发展速度,而支持这些技术所需的集中算力引发了对数据本地化的担忧。 Gartner研究副总裁Joerg .
2/21/2025 2:50:19 PM
DeepSeek开源模型重塑法证审计,个人本地做RAG+微调,25年多试试
全球82亿人口,网民55.6亿,而ChatGPT坐拥3.5亿全球月活,渗透率算下来也有6%左右了。 但这还是DeepSeek-R1开源之前的故事。 1/20 开源以来,DeepSeek-R1属实又硬拉高了一大波全球 AI的渗透率,或者换句话说,是解锁了更多的应用场景。
2/21/2025 2:37:21 PM
韦东东
用户破4亿、企业客户翻倍!OpenAI的GPT-5将推进全球AI战争进入白热化阶段!
用户突破4亿、企业客户翻倍、GPT-5即将上线——OpenAI用数据与野心宣告:全球AI战争进入白热化阶段!据首席运营官布拉德·莱特卡普周四在X平台上的帖子称,OpenAI的ChatGPT周活跃用户已突破4亿大关,这一里程碑彰显了该公司在消费者和企业市场日益扩大的影响力。 在OpenAI面临来自埃隆·马斯克的xAI和DeepSeek等竞争对手日益加剧的竞争之际,ChatGPT实现了快速扩张。 这两家公司最近都推出了旨在打破OpenAI主导地位的高性能模型。
2/21/2025 2:23:17 PM
Michael Nuñez
老旧业务系统会如何限制企业AI进展?
当全球企业争相押注AI革命,一场隐秘的“数据饥荒”正悄然蔓延——IDC数据显示,企业12.8%的IT预算被技术债务吞噬,而遗留系统如同生锈的数据管道,既挤占AI弹药库,又掐断创新血液。 IT专家表示,过时的软件应用程序正在成为许多企业采用AI的障碍,其中数据保留能力有限是主要原因之一。 托管服务提供商Ensono的首席战略官布赖恩·克林格贝尔(Brian Klingbeil)表示,由于当时存储成本高昂,数十年前设计的应用程序只能保留有限的数据量,因此这些应用程序也不太可能轻易与AI工具集成。
2/21/2025 2:18:52 PM
Grant Gross
谷歌超硬核教科书来了!Jeff Dean带货揭Gemini训练秘籍:在TPU上scaling
由于深度学习的「黑箱」本性,从业者自我调侃道:如果说深度神经网络是现代版的「炼金术」,我们在古代就是「炼金术士」。 2018年5月3日, Science发表新闻,标题直指「炼金术」,强调加强AI的科学基础但这次的谷歌的团队,却有不一样的看法:在许多方面,深度学习仍然带有一定的「炼金术」色彩,但理解和优化模型性能并不一定如此——即使是在大规模环境下! 近日,谷歌DeepMind科学家Jacob Austint在X上, 发布了基于JAX和TPU的大模型Scaling教科书《How to Sacle Your Model》。
2/21/2025 1:45:00 PM
新智元
「卖铲子」也疯狂!美国「DeepSeek概念」AI初创,估值达33亿美元
放眼全球,最大的投资风口非AI莫属了。 昨日,美国明星初创Together AI宣布,已完成3.05亿美元B轮融资,总估值达到33亿美元。 Together AI表示,这项投资将加速他们在构建基于开源模型的现代AI应用,以及利用他们即将大规模部署的英伟达Blackwell GPU训练定制模型方面的领先地位,也能巩固他们作为首选AI云供应商的地位。
2/21/2025 1:40:00 PM
新智元
大模型扩展新维度:Scaling Down、Scaling Out
本文由悉尼大学计算机学院王云柯,李言蹊和徐畅副教授完成。 王云柯是悉尼大学博士后,李言蹊是悉尼大学三年级博士生,徐畅副教授是澳洲ARC Future Fellow,其团队长期从事机器学习算法、生成模型等方向的研究。 近年来, Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。
2/21/2025 1:20:00 PM
机器之心
机器人视觉控制新范式!ByteDance Research新算法实现通过性能SOTA
世界模型(World Model)作为近年来机器学习和强化学习的研究热点,通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟,能够加强智能体对于世界的理解,进而更好地进行规划和决策。 在强化学习领域中,世界模型通常被建模为一个神经网络,通过历史状态和动作,预测未来可能出现的状态。 其中,Dreamer 算法在多种模拟环境的成功表现让我们看到了世界模型优秀的表征和泛化能力。
2/21/2025 1:00:00 PM
机器之心
蚕食人类权力不用AGI降临!「温水煮青蛙」足以让AI渐进式失控
在我们的认知中,政府、经济体系等大规模社会系统就应该由人类主导,产生满足人类偏好的结果。 但在AI时代,这个命题就逐渐站不住脚了。 原因在于,人类与这些系统的目标一致性并不是自发的,而是仰赖于两种有效维持目标对齐的方式:明确的人类行为(如选举和消费者用脚投票),以及经由人类劳动和认知过程隐式方式。
2/21/2025 12:58:02 PM
新智元
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