【AI驅動】 DeepSeekMath是一個7B參數的模型，展示了接近GPT-4的數學推理能力，在MATH基準測試中超越了多個30B至70B參數的開源模型。它使用了從Common Crawl提取的120B高質量數學網頁數據，并結合了代碼領域模型DeepSeek-Coder-v1.5進行初始化訓練，以及GRPO強化學習算法來提升對齊效果。實驗結果顯示DeepSeekMath在中英數學基準測試中表現出色，論文和模型已開源。

【AI驅動】 新型脈沖神經網絡（SNNs）作為第三代神經網絡，受人腦啟發，通過事件驅動的脈沖提供節能計算前景。研究進展集中在學習方法和網絡架構上，特別是新興的脈沖Transformer。這些研究展示了SNNs在實現節能型機器智能系統方面的潛力，并指出了未來發展方向，包括優化訓練算法和增強模型可擴展性等挑戰。

【AI驅動】 時間序列表示學習是提取和理解時間序列數據中復雜動態的關鍵。該領域分為基于模型和基于數據的方法，涉及預測、分類等應用。本文全面調查了時間序列表示學習的最新進展，提出了通用框架。介紹了時間序列定義、獨特屬性和神經架構，探討了基礎塊組合、創新設計、學習導向方法、數據為中心方法。評估了典型實驗設計，指出了開放挑戰和未來研究方向，如時間序列注解、分布遷移適應等。

【AI驅動】 本文全面綜述了多模態大型語言模型（MLLMs）的發展，探討了其在整合文本、圖像、視頻和音頻等數據類型，實現復雜的跨模態理解和生成能力的應用。文章詳細介紹了MLLMs的架構、訓練方法、實際應用和關鍵挑戰，并討論了倫理問題和未來發展方向，為研究人員和從業者提供了寶貴的理論框架和實際見解。

【AI驅動】 DeepSeek-VL2是一個功能強大的視覺語言模型，通過DeepSeek-MoE架構和動態切圖技術實現視覺能力升級。模型包含梗圖解析、視覺定位、視覺故事生成等新能力，并提供3B到27B不同規模版本。訓練采用三階段流程和專家并行策略，實現高效訓練。模型和論文已開源，可通過Hugging Face和GitHub下載。DeepSeek-VL2在測評中表現優異，支持動態分辨率圖像、圖表理解、圖像代碼生成、梗圖識別、視覺grounding和視覺故事講述等應用。該模型致力于提升視覺能力，推動模型感知和認知能力全方位提升。

【AI驅動】 多智能體大語言模型（MALLM）在對話任務解決中展現出潛力，特別是在復雜推理任務上超越單個模型。研究通過系統評估不同討論范式下的多智能體系統，發現其在生成任務和問答任務中表現各異。盡管多智能體系統在復雜任務中表現卓越，但在基礎任務上存在問題偏移、對齊崩潰和討論壟斷等挑戰。MALLM框架提供了一個可定制且模塊化的接口，便于研究和測試多智能體LLM的特性與組件，為未來研究提供了新思路。

【AI驅動】 這篇綜述文章深入探討了檢索增強型生成（RAG）框架的發展歷程、技術架構和未來方向。RAG通過結合檢索和生成模型，提高了輸出的準確性，尤其是在問答和摘要等知識密集型任務中。文章分析了RAG的15種框架，討論了它們在可擴展性、偏見和倫理方面的挑戰，并提出了未來研究方向，旨在為NLP領域的研究者和實踐者提供一份基礎指南，幫助他們更好地理解RAG的潛力及其發展路徑。

【AI驅動】 網易有道的14B參數子曰翻譯大模型2.0在英譯中和中譯英測試中超越了國內外多個主流通用大模型，包括Claude 3.5 Sonnet等。子曰2.0翻譯更自然簡潔，在專業領域如醫學詞匯翻譯上更準確。在論文、財報、古詩翻譯上，子曰2.0的準確度、流暢度、地道程度都優于通用大模型，展現了小模型在垂直領域的優勢。背后是網易有道在數據、算法、評估上的全面創新，提升了子曰2.0的專業翻譯能力。

【AI驅動】 MiniMind是一個開源項目，通過優化DeepSeek-V2和Llama3結構，使得個人電腦僅需2G顯卡就能在3小時內訓練出26M的小規模GPT模型。項目包含數據處理、預訓練、微調等全部階段，并支持混合專家(MoE)模型。MiniMind旨在降低大語言模型(LLM)的學習門檻，使每個人都能體驗完整訓練一個大模型的過程。項目還提供了在Ceval數據集上測試模型的代碼，并實現了Openai-Api基本的chat接口，方便集成到第三方ChatUI使用。

【AI驅動】 本文介紹了使用Cline+DeepSeek-R1開發“今天吃什么”小應用的實戰體驗。作者在Windows主機上部署并使用該應用，提供了完整的配置流程和視頻演示。文章還對比了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF模型與ChatGPT-3.5的輸出速度。作者選擇使用LM Studio加載模型并開啟API調用，而非ollama。LM Studio簡化了LLM部署，提供了圖形化界面和API配置。文章總結了本地部署LLM的優勢，如數據安全、成本降低、性能提升等，并提供了相關配置和使用教程鏈接。

【AI驅動】 Lobe Chat是一個開源的現代化聊天應用和框架，以其優雅的UI和豐富的功能受到開發者青睞。它支持多種LLMs模型，提供語音合成和多模態輸入，擁有可擴展的插件系統，支持客戶端和服務器端數據庫。Lobe Chat在GitHub上獲得了超過56k星，社區活躍。用戶可以通過Sealos云平臺部署Lobe Chat數據庫版，享受AI模型訪問和跨端同步功能。

【AI驅動】 本教程詳細介紹了破解驗證碼的常見策略，以幫助繞過常見驗證碼類型。這些策略包括手動輸入、使用第三方識別服務、模擬自動化登錄過程、以及復用登錄狀態等。具體驗證碼類型包括圖片驗證碼、滑動驗證碼、點擊驗證碼、行為驗證碼和復雜驗證等。破解策略涵蓋了手動輸入適合低頻驗證碼、自動化服務識別復雜驗證碼、模擬用戶行為操作、以及通過復用登錄信息減少驗證碼出現頻率。Playwright工具被用來實現多種自動化操作。

【AI驅動】 DeepSeek API 近期進行了重要更新，新增了支持對話前綴續寫、功能調用、JSON輸出和8K最長輸出等功能，增強了API的靈活性和實用性。用戶現在可以通過設置特定參數來啟用這些Beta功能，并利用新的接口進行內容補全、故事續寫等任務。所有新功能的詳細信息和調用方法均可在DeepSeek API官方文檔中找到。

【AI驅動】 本文介紹了如何使用Spring Boot3+Vue2技術棧在10分鐘內搭建DeepSeek AI對話系統。DeepSeek以卓越的中文語義理解和開發者友好的API生態著稱，系統特點包括實時流式對話、專業級內容渲染、前端安全防護和響應式界面設計。技術架構涵蓋后端的SpringBoot、WebFlux和Lombok，以及前端的Vue2、WebSocket和XSS防御。文章還提供了后端和前端項目初始化步驟，核心服務實現和效果展示，強調系統的實時性、穩定性和擴展性，適用于智能客服、在線問答等場景。

【AI驅動】 本文探討了如何利用DeepSeek和企業架構模型，幫助IT咨詢顧問快速熟悉和深入洞察新行業。通過構建知識地圖和規劃學習路線，AI可以輔助學習者系統化學習新領域的知識。企業架構提供了一個高度濃縮的模型，使顧問能夠迅速理解行業的核心商業邏輯。文章強調了從觀察者到洞察者的思維轉變，并通過AI與企業架構的結合，展示了在手機行業中如何實現端到端流程的系統規劃和業務架構能力的構建。