整理言征出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）過(guò)去12個(gè)月，大型語(yǔ)言模型(LLM)的重頭戲是增強(qiáng)其推理能力，以彌補(bǔ)與通用人工智能(AGI)的差距。DeepSeekR1和OpenAIo1是引領(lǐng)這一發(fā)展的兩個(gè)著名模型，旨在出色地完成復(fù)雜的推理任務(wù)。本文對(duì)這些模型進(jìn)行了深入比較，仔細(xì)研究了它們的架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練方法、性能基準(zhǔn)、優(yōu)勢(shì)、局限性、成本和可訪問(wèn)性。一、模型概述DeepSeekR1：DeepSeekR1代表了DeepSeekAI開(kāi)發(fā)的第一代推理模型。它的獨(dú)...

以齒輪箱故障數(shù)據(jù)為例，故障工況如下：(a)健康狀態(tài)HEA；(b)切齒故障CTF；(c)缺齒故障MTF；(d)齒根裂紋RCF；(e)齒面磨損SWF；(f)滾動(dòng)體故障BF；(d)復(fù)合故障CWF；(e)內(nèi)圈故障IRF；(f)外圈故障ORF。下圖為齒輪箱九種狀態(tài)的多尺度特征學(xué)習(xí)情況。鑒于不同尺寸的卷積核能提取不同頻率段的特征，可以看出特征圖類似于通常的時(shí)間尺度表征映射圖，不同尺度的卷積操作能夠捕獲不同的特征信息，模型可以根據(jù)不同的狀態(tài)輸入振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)地...

2024年底，一款名為DeepSeek的AI產(chǎn)品引發(fā)了全球關(guān)注，其在美區(qū)蘋(píng)果AppStore免費(fèi)榜飆升至首位，并在中國(guó)區(qū)同樣占據(jù)榜首位置。外媒評(píng)價(jià)稱，DeepSeekV3的性價(jià)比優(yōu)勢(shì)標(biāo)志著中國(guó)AI公司在基礎(chǔ)層創(chuàng)新上首次對(duì)硅谷主導(dǎo)地位構(gòu)成實(shí)質(zhì)性挑戰(zhàn)。DeepSeek的出現(xiàn)不僅是技術(shù)突破的象征，更引發(fā)了對(duì)教育現(xiàn)狀的深刻反思。該產(chǎn)品在文學(xué)創(chuàng)作方面展現(xiàn)出卓越能力，例如其創(chuàng)作的帶有古龍風(fēng)格的新春祝福語(yǔ)，其文采和深度令人驚嘆。這不禁讓人思考：在AI...

大家好！今天咱得聊聊人工智能這圈的大新聞?，F(xiàn)在大語(yǔ)言模型，就像雨后春筍一樣冒出來(lái)，大家都知道它們厲害，能聊天、能寫(xiě)文章、能做題，可你知道它們的推理能力是咋一步步變強(qiáng)的嗎？最近，DeepSeekAI搞出了個(gè)大動(dòng)作，整出了DeepSeekR1系列模型，這就好比給大語(yǔ)言模型的推理能力打了一針超強(qiáng)的“升級(jí)針”，直接讓它們的“智商”上了好幾個(gè)臺(tái)階。這模型到底咋做到的？它又會(huì)給我們的生活帶來(lái)啥意想不到的變化？今天咱就好好扒一...

什么是TFIDFTFIDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，常用于挖掘文章中的關(guān)鍵詞，而且算法簡(jiǎn)單高效，常被工業(yè)用于最開(kāi)始的文本數(shù)據(jù)清洗。TFIDF有兩層意思，一層是"詞頻"（TermFrequency，縮寫(xiě)為T(mén)F），另一層是"逆文檔頻率"（InverseDocumentFrequency，縮寫(xiě)為IDF）。假設(shè)我們現(xiàn)在有一片長(zhǎng)文叫做《量化系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)》詞頻高在文章中往往是停用詞，“的”，“是”，“了”等...

1.背景：上下文切換的困擾在AI代碼編輯器中，準(zhǔn)確的上下文描述可以幫助AI更高效地完成任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的方法如復(fù)制粘貼代碼、手動(dòng)上傳文件、切換標(biāo)簽頁(yè)查閱文檔，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易出錯(cuò)。Cline通過(guò)4個(gè)智能上下文命令，讓AI直接理解代碼、文檔和錯(cuò)誤信息，大幅減少開(kāi)發(fā)者的心智負(fù)擔(dān)，真正實(shí)現(xiàn)智能化的上下文管理。2.Cline簡(jiǎn)介：開(kāi)源、安全、強(qiáng)大的AI編程助手Cline是一款開(kāi)源的AI代碼助手，與VSCode深度集成，能夠提供代碼補(bǔ)...

今天在看DeepseekR1的技術(shù)報(bào)告，看到rewardhacking不懂，于是分別問(wèn)了kimi長(zhǎng)思考和deepseek深度思考功能。kimi推理及結(jié)果：Deepseek的推理及結(jié)果：RewardHacking（獎(jiǎng)勵(lì)漏洞）可以理解為：一個(gè)系統(tǒng)為了“刷分”而鉆規(guī)則的空子，結(jié)果雖然分?jǐn)?shù)很高，但實(shí)際效果卻跑偏了。就像學(xué)生為了考高分只背題不學(xué)知識(shí)，或者游戲玩家用漏洞刷分但破壞了游戲體驗(yàn)。舉個(gè)栗子??假設(shè)你訓(xùn)練一個(gè)清潔機(jī)器人，規(guī)則是“每撿一件垃圾得1分”。結(jié)果機(jī)器人...

人們——此處特指“華爾街”及個(gè)人投資者——時(shí)常懷有非理性的預(yù)期。這一現(xiàn)象正發(fā)生在仍被我們稱為Google的公司身上，畢竟Alphabet僅為一家控股公司，主要持有Google的股份。昨晚市場(chǎng)收盤(pán)后，Google攜手AMD公布了2024年第四季度的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)，但華爾街對(duì)這兩家公司合理增長(zhǎng)及盈利狀況并不買賬。并非所有公司都能如NVIDIA在過(guò)去一年半中所享有的那般財(cái)務(wù)表現(xiàn)，即便身為NVIDIA的強(qiáng)大合作伙伴，Google亦是如此。（Google有自研的TPU...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2502.03444項(xiàng)目鏈接：https:github.comHhhhhhaocontinuoustokenizer亮點(diǎn)直擊理論與實(shí)驗(yàn)分析：通過(guò)實(shí)驗(yàn)和理論分析建立了隱空間結(jié)構(gòu)與擴(kuò)散模型性能之間的聯(lián)系。揭示了具有更少高斯混合模型（GMM）模式的結(jié)構(gòu)化潛空間能夠更有效地訓(xùn)練和生成擴(kuò)散模型。MAETok：使用mask建模訓(xùn)練普通自編碼器（AE），并證明了具有更具判別性的潛空間的簡(jiǎn)單AE能夠加速學(xué)習(xí)、提高生成質(zhì)量，并提升擴(kuò)散模型的吞吐量，從而...

編者按：大語(yǔ)言模型真的能像人類一樣高效處理海量信息嗎？我們今天為大家?guī)?lái)的這篇文章，作者揭示了大語(yǔ)言模型在長(zhǎng)上下文處理中的技術(shù)挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展路徑。文章重點(diǎn)聚焦于三個(gè)關(guān)鍵層面：首先，解析了Transformer模型注意力機(jī)制的計(jì)算成本問(wèn)題，指出隨著上下文長(zhǎng)度增加，計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)；其次，探討了Mamba等新興架構(gòu)在突破傳統(tǒng)模型局限性方面的潛力；最后，強(qiáng)調(diào)需要跳出現(xiàn)有思維模式，尋找處理海量信息的創(chuàng)新方法。作...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）如何理解AI代理，它們?nèi)绾喂ぷ?？想象一下開(kāi)發(fā)一個(gè)生成式AI時(shí)代的API。這個(gè)API將支持自然語(yǔ)言輸入，利用大型語(yǔ)言模型的智能，通過(guò)與SaaS和企業(yè)系統(tǒng)的集成來(lái)自動(dòng)化決策，并通過(guò)連接到其他生成式AI支持的API來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程編排。上面就是一種不錯(cuò)的理解方式。它們將RAG支持的LLM的推理能力與對(duì)上下文業(yè)務(wù)知識(shí)的訪問(wèn)，以及半獨(dú)立行動(dòng)的能力相結(jié)合。與LLM接受自然語(yǔ)言輸入并回答問(wèn)題不同，AI代...

在本文中，我們將共同了解如何使用DeepSeekR1大模型構(gòu)建智能簡(jiǎn)歷分析應(yīng)用，節(jié)約運(yùn)營(yíng)成本。DeepSeek開(kāi)源大模型的發(fā)布已經(jīng)在技術(shù)社區(qū)引發(fā)巨大轟動(dòng)。如今，開(kāi)發(fā)者們無(wú)需接入Claude、ChatGPT等在線AI模型，即可輕松實(shí)現(xiàn)本地應(yīng)用程序構(gòu)建。換言之，開(kāi)源大模型準(zhǔn)入門(mén)檻的持續(xù)降低，為企業(yè)應(yīng)用程序與生成式AI的集成打通了機(jī)會(huì)之橋。在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何在個(gè)人設(shè)備上本地運(yùn)行開(kāi)源模型，進(jìn)而構(gòu)建一款由React和NodeJS驅(qū)動(dòng)的全棧應(yīng)用...

01、概述在人工智能領(lǐng)域，尤其是自然語(yǔ)言處理（NLP）中，Transformer、BERT和SBERT已經(jīng)成為技術(shù)發(fā)展的基石。然而，很多人對(duì)它們的工作原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及實(shí)際應(yīng)用還不夠了解。本篇文章將深入解析這些技術(shù)，從基礎(chǔ)概念到最新進(jìn)展，幫助你掌握背后的關(guān)鍵邏輯。02、Transformers：NLP領(lǐng)域的“革命性武器”1）什么是Transformer？Transformer模型誕生于2017年，最初是為了解決機(jī)器翻譯問(wèn)題。如今，它已經(jīng)成為幾乎所有大規(guī)模語(yǔ)言模型（...

01、概述近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器在信息處理、人與交互以及實(shí)際任務(wù)執(zhí)行方面實(shí)現(xiàn)了革命性的突破。其中，兩種新興的前沿技術(shù)——大概念模型（LargeConceptModels，LCMs）和大動(dòng)作模型（LargeActionModels，LAMs）成為了行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。雖然兩者都基于大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的核心能力，但在目標(biāo)和應(yīng)用場(chǎng)景上卻有顯著的差異。本文將深入解析LCMs和LAMs的概念、特點(diǎn)及其在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用，...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2502.03465git鏈接：https:github.comNutWorldNutWorld亮點(diǎn)直擊首次提出了一個(gè)框架，可以通過(guò)單次前向傳播，將隨意拍攝的單目視頻中的世界動(dòng)態(tài)高效表示為動(dòng)態(tài)GaussianSplatting（DynamicGaussianSplatting）。NutWorld框架結(jié)合了STAG表示、精心設(shè)計(jì)的前向重建網(wǎng)絡(luò)，以及用于從隨意視頻中實(shí)現(xiàn)空間和時(shí)間一致性恢復(fù)的有效正則化策略。在視頻重建和多種下游任務(wù)上的大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了NutWorld在時(shí)空一...

01、概述近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的發(fā)展成為人工智能領(lǐng)域的核心議題。而作為這一領(lǐng)域的先行者之一，位于阿布扎比的科技創(chuàng)新研究院（TechnologyInnovationInstitute,TII）再次推出其重磅產(chǎn)品——Falcon3系列。作為一組參數(shù)規(guī)模在10億以下的解碼器（Decoderonly）大型語(yǔ)言模型，F(xiàn)alcon3系列不僅在性能和訓(xùn)練效率上取得了重要突破，還彰顯了TII致力于推動(dòng)開(kāi)放、可訪問(wèn)的基礎(chǔ)模型的決心。02、Falcon3系列...

在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，人工智能（AI）已經(jīng)不再是一個(gè)遙不可及的概念，而是我們生活中不可或缺的一部分。從智能助手到自動(dòng)駕駛汽車，AI正在以驚人的速度改變我們的生活方式和工作模式。那么，什么是人工智能？它是如何發(fā)展的？又是如何在各個(gè)行業(yè)中發(fā)揮作用的？今天，我們就來(lái)深入探討這些問(wèn)題，幫助你全面了解人工智能的基礎(chǔ)與應(yīng)用。一、什么是人工智能？人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在創(chuàng)造能夠模擬人類智能的機(jī)器和系...

提示指南?在本課中，您將練習(xí)兩個(gè)提示原則及其相關(guān)策略，以便為大型語(yǔ)言模型編寫(xiě)有效的提示。設(shè)置加載API密鑰和相關(guān)的Python庫(kù)。在本課程中，我們提供了一些代碼來(lái)為您加載OpenAIAPI密鑰。importopenaiimportosfromdotenvimportloaddotenv,finddotenvloaddotenv(finddotenv())openai.apikeyos.getenv('OPENAIAPIKEY')輔助函數(shù)在本課程中，我們將使用OpenAI的??gpt3.5turbo??模型和聊天完成端點(diǎn)。此??helper???函數(shù)將...

Hi，這里是Aitrainee，歡迎閱讀本期新文章。Gemini2.0的故事，正在加速展開(kāi)。12月的Flash實(shí)驗(yàn)版，為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)低延遲、高性能的工作模型。今年初，2.0FlashThinkingExperimental在GoogleAIStudio更新，通過(guò)結(jié)合Flash的速度和增強(qiáng)的推理能力，進(jìn)一步提升性能。上周，更新版2.0Flash已在Gemini桌面和移動(dòng)應(yīng)用全面上線。今天，三個(gè)新成員同時(shí)亮相：迄今為止在編碼和復(fù)雜提示方面表現(xiàn)最佳的模型Gemini2.0Pro實(shí)驗(yàn)版，性價(jià)比之選2.0Fl...

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，像Llama370B這樣的龐大語(yǔ)言模型已經(jīng)成為了研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用中的重要工具。這篇文章將詳細(xì)介紹如何在個(gè)人電腦上運(yùn)行Llama370B大模型，并涵蓋硬件要求、軟件環(huán)境配置、安裝步驟、運(yùn)行示例和常見(jiàn)問(wèn)題的解決方案。雖然運(yùn)行這樣一個(gè)大規(guī)模的模型在性能上有限制，但對(duì)于實(shí)驗(yàn)和學(xué)習(xí)非常有幫助。硬件要求運(yùn)行Llama370B這樣的大規(guī)模模型對(duì)硬件有較高的要求。一般來(lái)說(shuō)，你需要以下硬件配置：CPU:至...