课程推荐：会计数据分析课程回顾
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/accounting-data-analytics 作为一名学生，数据分析技能在现代会计中变得越来越关键。我最近在Coursera上完成了由伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at...
View Article探索3D打印与增材制造课程：转变创意为现实的艺术之旅
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/3d-printing-additive-manufacturing 大家好！今天我想和大家分享一个来自伊利诺伊大学香槟分校的神奇课程——《3D打印与增材制造》。爱好创意与技术的朋友们千万不要错过！...
View Article深度解读：DeepSeek-R1——强化学习如何重塑语言模型的推理能力？
前两天DeepSeek发布了DeepSeek R1的报告： 技术报告原文：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf 我让DeepSeek做了一件事，将其全文翻译为中文，以下是技术报告中文翻译版本，仅供参考： DeepSeek-R1-技术报告中文版-由deepseek翻译下载...
View ArticleKimi k1.5 报告解读及中文版技术报告
前几天Kimi 发布了k1.5，报告原文： https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5/blob/main/Kimi_k1.5.pdf 以下是该论文的解读，由kimi辅助完成： 这篇论文是关于 Kimi k1.5 的技术报告，详细介绍了一种基于强化学习（Reinforcement Learning,...
View Article如何构建和优化推理型大型语言模型？DeepSeek R1的启示
前两天国外大模型领域知名博主 Sebastian Raschka 发表了一篇”理解推理大模型“的文章: Understanding Reasoning LLMs Methods and Strategies for Building and Refining Reasoning Models...
View ArticleNative Sparse Attention（NSA）：重新定义长上下文建模的效率与性能
编者注：DeepSeek团队的最新论文：Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention 论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.11089 值得一提的是，幻方科技、DeepSeek 创始人梁文锋也是论文的作者之一。以下是论文解读： 引言...
View ArticleClik here to view.
DeepSeek-V3解析及技术报告英中报告对照版
在追求AGI的道路上，模型规模与训练成本的矛盾始终存在。DeepSeek团队前期发布的671B参数MoE模型DeepSeek-V3，以仅278万H800 GPU小时的惊人训练成本，在多项基准测试中达到闭源顶尖模型水平，开创了开源大模型的高效新时代。本文将深入解析其核心技术突破。 一、架构创新：效率与性能的完美平衡 1.1 注意力机制再进化：MLA架构 （图1：MLA与传统注意力机制对比示意图）...
View ArticleGoogle DeepMind 发布多模态轻量级开源模型 Gemma 3：性能与功能全面升级
近日，Google DeepMind 团队推出了 Gemma 3，一款多模态轻量级开源模型，它在 Gemma 系列中引入了视觉理解、更广泛的语言覆盖和更长的上下文处理能力。本文将深入剖析 Gemma 3 的技术报告，探讨其创新之处以及对人工智能领域的潜在影响。 一、Gemma 3 的核心特性 （一）多模态能力 Gemma 3 不仅能够处理文本数据，还具备视觉理解能力。它通过定制版的 SigLIP...
View ArticleQwen2.5-Omni：迈向通用多模态AI的里程碑——解读首个支持实时多模态输入与输出的统一模型
引言：多模态AI的终极追求 人类通过视觉、听觉、触觉等多感官协同理解世界，并通过语言、动作等方式反馈。人工智能领域近年来虽在单模态模型（如大语言模型、视觉模型）上取得突破，但如何将文本、图像、音频、视频等多模态信息统一处理并实时交互，仍是技术难点。Qwen团队近期发布的Qwen2.5-Omni，首次实现了端到端的多模态感知与生成能力，支持实时流式输入输出，堪称迈向通用人工智能（AGI）的重要一步。...
View Article