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一文看懂多模态思维链DeepSeek V3“小版本升级”实测堪比V3.5，非推理模型也有“啊哈时刻”，7米甘蔗过2米门想通了
DeepSeek V3升级了，新版本V3-0324。 官方轻描淡写只说是“小版本升级”，但很多人实测下来可一点也不小。 把流行的小球弹跳测试，提升难度到4维空间超立方体也没问题。
32B本地部署！阿里开源最新多模态模型：主打视觉语言，数学推理也很强
就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——发布Qwen2.5-VL-32B-Instruct。 此前开源家族视觉语言模型Qwen2.5-VL包括3B、7B和72B三种尺寸。 这一次的32B版本进一步兼顾尺寸和性能，可在本地运行。
美国恐惧：冷战2.0将至，中国开源模型大爆炸临近！LeCun：DeepSeek只是卷王副产品
如今，美国已经开始陷入「冷战2.0焦虑」——我们的AI技术，恐怕已经落后于中国了？ 甚至AI社区的不少人已经押注：接下来几个月，将有一大波中国开源AI模型的浪潮！ 某AI大V如是说：一年前，没有人会预料到，在AI竞赛中，美国竟会被更强大的中国超越。
Nature：科研人员最爱AI工具大盘点！从推理到编程，哪款才是最佳助手？
几乎每周都有新的、令人影响深刻的AI工具发布，研究人员纷纷踊跃尝试。 从复杂的数学问题求解，到医学诊断中的精准分析，再到代码编写与论文创作，AI工具展现了巨大的潜力。 但市面上令人眼花缭乱的AI模型，究竟哪一款才是让科研工作者效率起飞的「梦中情模」，能助力科研突破，带来事半功倍的效果呢？
DeepSeek-V3深夜惊爆上新！代码数学飙升剑指GPT-5，一台Mac可跑
昨晚，DeepSeek-V3悄然升级！ 新模型版本为DeepSeek-V3-0324，参数量为6850亿，相较上个版本参数增幅不大（6710亿）。 从发布时间和技术特点来看，DeepSeek-V3-0324，很可能是DeepSeek-R2的基础架构。
AI自我纠错，Diffusion超越自回归！质量提升55%，已达理论证据下界
如果大语言模型（LLMs）能够发现并纠正自己的错误，那岂不是很好？ 而且，如果能够直接从预训练中实现这一点，而无需任何监督微调（SFT）或强化学习（RL），那会怎样呢？ 最新提出的离散扩散模型，称为GIDD，它能够做到这一点。
2030年，AGI概率至少10%！AI范式转变快，谁能预测GenAI下一代？
AGI已经来了？ 还是快来了？ 还是说AGI也是一种「技术乌托邦」？
每天2小时成绩逆袭全美前2%！AI助教让学生不再内卷
每天只用2小时就能搞定繁重的学习任务，剩下时间开发自己的兴趣项目，考试成绩还提高了。 这样的学校你愿意尝试吗？ 据福克斯新闻报道，德克萨斯州一家名为Alpha School的私立学校在引入AI「助教」后，学生的考试成绩蹭蹭上涨，提高到了全美国的前2%。
Idea撞车何恺明「分形生成模型」！速度领先10倍，性能更强
前不久，大神何恺明刚刚放出新作「分形生成模型」，递归调用原子生成模块，构建了新型的生成模型，形成了自相似的分形架构，将GenAI模型的模块化层次提升到全新的高度。 论文地址： 地址：，澳大利亚国立大学的研究人员提出了一个全新的图像生成模型ARINAR，在思想上与分形生成模型不谋而合，但是在性能和速度上都显著提升，base模型的FID从11.8提升到2.75，生成时间从2分钟降低到12秒！ ARINAR不仅超越了之前的扩散模型，与目前表现最好的自回归模型MAR相比，ARINAR生成质量相当，速度是MAR的5倍。
硅谷投资人爆料：AI爆炸率先发生在中国！芯片扩大1万倍，AI逼近物理极限
如果AI系统能自己设计出更强大的AI，智能爆炸可能很快就要到来了！ 而人类，会被AI迅速甩在后面。 最近，硅谷投资人、EverFi CEO兼创始人Tom Davidson等人发表了一篇长文硬核博客，详细讨论了智能爆炸（Intelligence explosion, IE）的类型以及对应的发生概率。
AI PS卷起来了！谷歌Gemini动嘴P图火出圈，马斯克Grok连夜上线图像编辑
Grok连夜上线图片编辑功能。 昨晚，Grok上线图片编辑功能，可以通过文字描述直接修改图片。 比如你可以上传一张个人证件照，「动动嘴」让Grok给你PS一套全新的西服。
数据越多越好？错了！关键在于如何“喂”给模型
咱们今天聊聊机器学习里的一个重点概念——特征工程。 我们人看东西、做判断，是不是得先抓住事物的关键特点？ 比如说，你要判断一个苹果好不好吃，你会看它颜色、闻它香味、摸它硬度，甚至尝一口。
成效初显！基于DeepSeek强化学习的医疗VLM策略来了
编辑 | ScienceAI在人工智能跨界医疗的浪潮中，如何赋能视觉语言模型（VLM）去 “看懂” 多种类型的医学影像，并在疾病诊断、病灶分析等任务中给出可信解释，已成关键挑战。 近期，来自埃默里大学、南加州大学等机构的联合研究团队基于 DeepSeek 强化学习提出了一套医疗 VLM 策略，称之为 “Med-R1”，通过鼓励模型在 “推理过程” 上不断探索，大大提升了跨模态、跨任务的泛化能力。 本文将结合实验结果和推理案例，为大家展示 DeepSeek 在医疗 VLM 中的实战成效。
13年后，AlexNet源代码终于公开：带注释的原版
想知道 AlexNet 2012 年的原始代码长什么样吗？ 现在，机会来了！ 刚刚，谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布，他们与计算机历史博物馆（CHM）合作，共同发布了 AlexNet 的源代码，并将长期保存这些代码。
原有的模型评测基准OUT了！12岁高中生建立了一个网站， 让AI模型发起 Minecraft 挑战
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）由于传统的AI 基准测试技术已被证明不够充分，AI 开发者开始采用更具创造性的方式来评估生成式 AI 模型的能力。 对于一组开发者来说，这就是微软旗下的沙盒建造游戏 Minecraft。 Minecraft Benchmark （或 MC-Bench）网站是合作开发的，目的是让人工智能模型在面对面的挑战中相互竞争，用 Minecraft 创作来回答提示。
25万GPU，估值350亿美元冲刺IPO！财务定时炸弹，GenAI不祥之兆
美国云服务公司CoreWeave，已提交上市文件，即将IPO。 这是美国近期首个有意义的科技IPO，也是首个直接与AI热潮相关的IPO。 CoreWeave虽然有25万GPU，却频频受到质疑。
一个算法让LLM创新能力暴增，原来是AI学会了进化
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计，使用提示词「a creative time display」，它可能会给出这样的结果：或许我们能在其中看到一些创新点，但整体来说这些设计并无特别出彩之处，依然还在预期之内。 但近日的一项研究成果却可以让 LLM 设计出下面这些让人眼前一亮的时钟，而使用的提示词却和上面的一样：这是怎么做到的呢？ 简而言之：一种基于 LLM 的进化算法。
生活机器人最后考验！杨笛一团队发布EgoNormia：现实中能否符合社会规范？
随着人工智能技术日益成熟，社会各界对AI或机器人能否学习并遵循社会规范的问题越来越关注。 从早期的科幻小说到如今的现实应用，人类始终期望机器能够理解并内化这些根植于社会生活中的「规范」。 随着视觉语言模型（VLMs）不断进步，研究者们陆续推出了诸多基准和数据集，用以评估其第一视角下的视频理解能力。
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