02年小伙把老房子做成,微缩模型,年入百万
小伙说:成本200元第一个月就火了,很多人来找我,说做好我给你打钱,你要多少钱我都可以随时给你。乡村城市,从南到北什么样子他都可以等比例还原。
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天啊!你敢相信吗?一堆不起眼的泡沫、石膏和旧木板,在一个00后小伙的手中,竟能变成价值万元的艺术品,更让他一年狂赚五百多万!这可不是什么科幻剧情,而是正在发生的真实创业奇迹。
李然是一家电商平台的新入职客服,入职第三周就遇到了棘手情况:一位客户同时询问三款竞品的优惠对比、售后保障和叠加满减规则,她翻了两次知识库仍没理清逻辑,回复卡顿近 1 分钟后,客户直接挂断了电话。“每次遇到复杂咨询都怕说错,越紧张越想不起来该怎么答。” 李然的困
作为迈向新一代架构的中间步骤,V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention,针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。
你有没有过这样的经历?作为互联网软件开发人员,辛辛苦苦用 Python 训练出精度达标的 AI 模型,满心欢喜想部署到生产环境时,却被一系列问题浇了冷水 —— 线上系统用的是 Java 架构,模型调用时跨语言协作频繁报错;好不容易打通了流程,又发现高并发场景下
9月29日,国家发展改革委政策研究室副主任、新闻发言人李超在新闻发布会上表示,为贯彻落实党中央、国务院决策部署,促进金融更好服务实体经济,推动扩大有效投资,国家发展改革委会同有关方面积极推进新型政策性金融工具有关工作。新型政策性金融工具规模共5000亿元,全部
美股三大指数集体收涨,道指涨0.15%,纳指涨0.48%,标普500指数涨0.26%,大型科技股涨跌不一,英伟达涨超2%,亚马逊涨超1%,博通跌近2%;加密货币概念、金属原材料涨幅居前,Coinbase涨超6%,Circle、世纪铝业涨超5%,南方铜业涨超3%
特朗普拟以新规限制芯片进口。“世界模型”成为AI进化下一个制高点。索尼金融集团在东京交易所上市。小鹏和蔚来在欧洲出现不同发展态势。大豆出口暴跌对美国农民造成“毁灭性”打击。
DeepSeekSparseAttention(DSA),针对长文本的训推效率进行了探索性的优化和验证。在测试集表现与V3.1-Terminus相近的情况下,API的成本将降低50%以上,输入(缓存命中)/(缓存未命中)/输出分别定价0.2/2/3元每百万To
对于大多数软件团队来说,集成像代码助手这样的AI工具,就像注册一项服务并添加一个扩展程序一样简单。你可以即时访问强大的模型,每一次击键都在利用一个庞大的、基于云的大脑。
蚂蚁百灵团队开源了高性能思考模型 Ring-flash-2.0,该模型在多个高难度基准测试中表现出色,具有强大的计算能力和资源效率。其创新的两阶段强化学习训练流程提升了模型的推理能力,并且所有模型权重和训练方案都将完全开源。
排名背后的行业质变信号2025 年中国 AI 科技十大品牌榜单中,广州星链引擎以第二顺位突围,成为唯一跻身前三的智能营销类企业。这一排名并非偶然 —— 当多数同行仍陷在 “功能叠加式内卷” 时,这家 2025 年 8 月正式注册的科技公司,凭借十年技术积淀打造
北京邮电大学的研究者发现了一个免训练的提示技巧,能让大型语言模型在多轮对话中的推理时间减少73.1%,令牌(tokens)消耗减少59.4%,同时问答准确率还提升了14.1%。
9月28日,全新中大型轿车别克至境L7正式上市,共推出5款车型,官方指导价为17.39万-21.99万元,限时权益价为16.99万-21.59万。作为别克旗下全新新能源子品牌至境的首款车型,新车采用1.5T增程动力系统,CLTC纯电续航里程302km,部分车型
一家叫RapidFire AI的初创公司,发布了一个开源的大语言模型微调引擎,能让你的单个GPU同时并行跑上多个任务,把实验吞吐量直接干到了惊人的20倍。
9月26日,广汽传祺向往S7新增上市两款Pro+车型,其中205Km Pro+版官方指导价为15.98万元,205Km Pro+激光雷达版官方指导价为17.98万元。新车定位中大型SUV,标配高通8295P车机芯片,采用1.5T涡轮增压混动专用发动机,CLTC
本期《锚点》专栏展示了中国科学技术大学科技传播系副主任袁岚峰研究员与中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平教授的对谈内容,原题为《大模型为什么不会数数?》。
2025年9月28日这天,OpenAI前CTOMiraMurati创办的ThinkingMachinesLab又搞出了新动静。
9月28日,全球最大AI开源社区Hugging Face公布了新一期模型榜单,阿里通义7款模型入选全球前十开源模型榜单,几乎霸榜,其中刚刚开源的全模态大模型Qwen3-Omni实现登顶。
近日,由OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布了他们的第二篇研究《模块流形》(Modular Manifolds),试图从根本上改变我们训练大型神经网络的方式。