理论
零样本 | ZAPS：零样本扩散采样，3倍加速逆问题重建，重塑高效影像修复新范式
一、 一眼概览ZAPS（Zero-Shot Approximate Posterior Sampling）是一种针对扩散模型（Diffusion Models, DMs）在逆问题（Inverse Problems）中的高效采样方法。 它利用零样本学习（Zero-Shot Learning）进行自适应超参数优化，使得扩散采样步骤固定，同时提高重建质量并减少推理时间。 二、核心问题当前的扩散模型在解决逆问题（如去模糊、修复、超分辨率）时，存在以下挑战：需要大量的采样步骤，导致推理速度慢；现有的噪声调度策略（Noise Schedule）在逆问题场景下难以直接适用；传统方法使用手动调整的对数似然权重（Log-Likelihood Weights），不够鲁棒，容易导致次优解。
Deepseek本地部署，培养自己的独有的AI伴侣！
目前我们所知道的AI大部分都是在网页或者APP上直接使用，缺少其独特性，deepseek支持将AI部署在我们的本地电脑，只要你得性能够，就可以创造一个独属于你自己的AI伴侣。 废话不多说直接上操作！ 一、配置要求1.
同样薪资，该去大厂还是投身 DeepSeek？答案惊人！
这几天，deepseek的招聘刷屏了，贼高的薪资，让太多的人着实羡慕。 图片一、大厂与DeepSeek的核心差异1. 职业发展路径大厂的优势：大厂通常拥有明确的职级体系和晋升机制（如阿里的P序列、腾讯的T序列），员工可以清晰看到从初级到专家的成长路径。
革新在线购物体验：CatV2TON引领虚拟试穿技术新纪元
本文经AIGC Studio公众号授权转载，转载请联系出处。 在这个数字化飞速发展的时代，图像与视频合成技术正以前所未有的速度重塑着我们的生活，尤其在在线零售领域，一场关于购物体验的革命正在悄然上演。 想象一下，无需亲自试穿，仅凭一张照片或一段视频，就能精准预览任何心仪服装的上身效果——这听起来仿佛科幻电影中的场景，中山大学和新加坡国立大学提出的基于视觉的虚拟试穿（CatV2TON）技术正将其变为现实。
想要开发AI代理？首先，你需要了解这些
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）如何理解AI代理，它们如何工作？ 想象一下开发一个生成式AI时代的API。 这个API将支持自然语言输入，利用大型语言模型的智能，通过与SaaS和企业系统的集成来自动化决策，并通过连接到其他生成式AI支持的API来实现业务流程编排。
图解系列｜DeepSeek-R1的出众推理能力因何而来？
图片DeepSeek-R1 代表了人工智能发展的又一重要里程碑。 对于机器学习领域的研究人员与开发者群体而言，这次发布之所以备受关注，主要有以下两点：首先，这是一款开源权重的模型，并且提供了更小的、经过蒸馏的版本；其次，它公布并深入探讨了训练方法，该方法能够复现类似于 OpenAI O1 的推理模型。 本文将带您了解这一模型的构建过程。
李飞飞、DeepSeek为何偏爱这个国产模型？
斯坦福李飞飞团队的一篇论文，近来在AI圈子掀起了一场飓风。 他们仅用1000个样本，在16块H100上监督微调26分钟，训出的新模型s1-32B，竟取得了和OpenAI o1、DeepSeek R1等尖端推理模型相当的数学和编码能力！ 团队也再次证明了测试时Scaling的威力。
StochSync：可在任意空间中生成高质量360°全景图和3D网格纹理
本文经AIGC Studio公众号授权转载，转载请联系出处。 StochSync方法可以用于在任意空间中生成图像，尤其是360°全景图和3D网格纹理。 该方法利用了预训练的图像扩散模型，以实现zero-shot生成，消除了对新数据收集和单独训练生成模型的需求。
历史分水岭：DeepSeek GitHub星数超越OpenAI！大佬揭秘仅用450美元训推理模型
就在刚刚，历史性的一刻出现了。 DeepSeek项目在GitHub平台上的Star数，已经超越了OpenAI。 热度最高的DeepSeek-V3，Star数如今已达7.7万。
免费功能卷翻付费版ChatGPT，欧洲AI新贵叫板OpenAI
“欧洲OpenAI”Mistral AI有新动作了！ Le Chat（法语“猫”）全新升级，官方自称它是“您生活和工作的终极AI助手”。 从今天开始，Le Chat上线移动端，iOS和Android都支持，不久也将对企业私有基础设施开放。
全球顶级AI科学家许主洪加盟阿里！IEEE Fellow，五万被引论文数，曾任Salesforce集团副总裁
AI的新进展频频，人才动态也愈加重磅。 新年第一则大牛人事动向，引发业内关注。 许主洪，IEEE Fellow，新加坡管理大学终身教授，被曝加盟阿里。
你的提示词根本只是在浪费算力，如何让Deepseek发挥极限潜能 - 多跳推理
最近几周自学deepseek原理 应用 实践，一些成果，和大家分享。 对于deepseek的流弊：小部分人会关心，deepseek为什么这么流弊；大部分人会关心，提示词要怎么写；今天和大家聊聊，deepseek的核心机制之一的多跳推理，以及如何优化我们的提示词，使得deepseek能够最大化发挥其多跳推理的潜力。 什么是多跳推理？
如何运用DeepSeek R1构建一款全栈简历筛选应用
译者 | 核子可乐审校 | 重楼在本文中，我们将共同了解如何使用DeepSeek R1大模型构建智能简历分析应用，节约运营成本。 DeepSeek开源大模型的发布已经在技术社区引发巨大轰动。 如今，开发者们无需接入Claude、ChatGPT等在线AI模型，即可轻松实现本地应用程序构建。
AI 赋能！Spring Boot 封装智能模块，轻松实现自动化
在当今数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度深入各个行业，成为提升企业竞争力和优化用户体验的重要驱动力。 无论是智能客服、自动文本生成，还是数据分析和预测，AI 的应用场景正变得越来越广泛。 对于开发者而言，如何高效地将 AI 技术集成到业务系统中，是一个至关重要的问题。
DeepSeek + IDEA！辅助编程太强了！
2025年的春节可以说是人工智能在中国史上飘红的一段历史时刻，年后上班的第一天，便马不停蹄的尝试新技能。 今天的科技在飞速发展，编程领域的人工智能工具犹如雨后春笋般涌现。 其中，DeepSeek 则以其卓越的性能和智能化的功能，迅速在众多开发者中赢得了青睐。
LLM时代，计算蛋白质科学进展如何？香港理工大学等发布系统性综述
编辑丨coisini作为生命的基本构建单元，蛋白质在几乎所有基本生命活动中扮演着不可或缺的角色，例如新陈代谢、信号传导、免疫反应等。 如下图所示，蛋白质遵循序列 - 结构 - 功能范式。 图注：蛋白质遵循序列-结构-功能范式。
Nature：OpenAI推出AI研究助手，深度综述能力引发学界关注
编辑 | matrix科技巨头 OpenAI 于 2 月 2 日推出付费工具「Deep Research」，这款工具能将数十或数百个网站的信息综合为带有引用的完整报告。 此举紧随谷歌在去年 12 月发布的类似产品，标志着 AI 个人研究助手时代的来临。 这类工具最显著的特点是将原本需要数小时的研究工作压缩至数十分钟内完成，引发学界广泛关注。
无服务器（Serverless）人工智能推理
无服务器计算是一种云计算模式，云服务提供商（如AWS、Azure和GCP）管理服务器基础设施，并根据需要动态分配资源。 开发者可以直接调用API，或者以函数的形式编写代码，云服务商会根据特定事件触发这些函数。 这意味着开发者可以自动扩展应用程序，无需担心服务器管理和部署，从而节省成本并提高敏捷性。