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理论

斯坦福华人博士生打破58年僵局!牛顿提出的亲吻数问题有了新突破

牛顿想出的“球体亲吻数”(kissing number)难题,华人学者取得新进展。 n维空间中,给定一个n维球体,最多有几个相同的球体可以与它接触而不重叠? 斯坦福博士生Anqi Li在微软实习期间完成这项研究,导师Henry Cohn本意是让她用计算机辅助,她却创造性地找到了数学上的新解法。
2/10/2025 8:52:00 AM
量子位

一文读懂多模态 embeddings

传统上,AI研究被划分为不同的领域:自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器人学、人机交互(HCI)等。 然而,无数实际任务需要整合这些不同的研究领域,例如自动驾驶汽车(CV 机器人学)、AI代理(NLP CV HCI)、个性化学习(NLP HCI)等。 尽管这些领域旨在解决不同的问题并处理不同的数据类型,但它们都共享一个基本过程。
2/10/2025 7:10:00 AM
二旺

DeepSeek服务器繁忙的真相大揭秘,程序员必看

最近DeepSeek的“服务器繁忙”让不少网友破防,某些博主更是各种编故事、造谣生事。 作为一个负责任的程序员,咱们不能看着这些不实信息乱飞,必须站出来科普一下! 以下就是关于DeepSeek那些你应该知道的真相,读完请给个三连支持,别让真相被谣言淹没!
2/10/2025 7:00:00 AM
阿森

奥特曼曝GPT-5比他聪明!OpenAI暗藏GPT-4.5,o系编程跻身TOP 50

奥特曼柏林工业大学最新访谈,再次轰动了全世界。 全场4000个座位,半个小时全部订满,整个Audimax讲堂虚无坐席。 在这场专题讨论会上,TUB计算机科学教授Fatma Deniz与奥特曼、数据奇才Volker Markl,以及企业家Nicole Büttner共同探索了AI对科学、商业和社会的影响。
2/10/2025 1:00:00 AM
新智元

1分钟学会DeepSeek本地部署,小白也能搞定!

DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型,具备数学推理、代码生成等深度能力,堪称"AI界的六边形战士"。 DeepSeek 身上的标签有很多,其中最具代表性的标签有以下两个:低成本(不挑硬件、开源)高性能(推理能力极强、回答准确)一、为什么要部署本地DeepSeek? 相信大家在使用 DeepSeek 时都会遇到这样的问题:图片这是由于 DeepSeek 大火之后访问量比较大,再加上漂亮国大规模、持续的恶意攻击,导致 DeepSeek 的服务器很不稳定。
2/10/2025 12:00:10 AM

DeepSeek安全:AI网络安全评估与防护策略

一、引言近年来,人工智能技术在全球范围内引发了深刻的科技变革与产业变革,而中国人工智能初创公司 DeepSeek 凭借其低成本、高性能的 AI 模型(如 DeepSeek-R1)迅速崛起,成为全球科技领域的焦点之一。 在当前全球数字化加速推进、网络安全威胁日益复杂的背景下,DeepSeek 技术架构与市场定位不仅为行业带来了新的可能性,同时也引发了广泛的网络安全关切。 本文基于现有的公开资料,从企业资深网络安全专家的视角,系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险,并结合中国自主可控的发展战略,提出针对性的应对策略,旨在为相关企业和机构提供全面、深入的参考,以更好地应对人工智能时代的网络安全挑战。
2/10/2025 12:00:00 AM

Sebastian Raschka:关于DeepSeek R1和推理模型,我有几点看法

著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。 这一次,他将立足于 DeepSeek 技术报告,介绍用于构建推理模型的四种主要方法,也就是如何通过推理能力来增强 LLM。 Sebastian Raschka 表示:「我希望这能提供有价值的见解,并帮助你了解围绕这一主题的快速演变的文献和话题炒作。
2/9/2025 2:42:00 PM
机器之心

外国专家解读DeepSeek:预算有限,如何复制R1推理模型?纯强化学习不现实!不是任何问题都得问DeepSeek!

出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)Sebastian Raschka是一位外国知名的AI专家。 特别在大型语言模型(LLM)研究方面,有着丰富的研究经验。 近日DeepSeek-R1推理模型的推出,将“任何一款不是o1的模型快速蒸馏成具备强推理能力的o1”成为了可能,而且所需的成本和算力都大大降低。
2/8/2025 5:47:08 PM

OpenAI公开了大模型o3-mini的推理思维链

2月8日消息,据外媒报道,OpenAI更新了o3-mini AI模型的“思维链”功能,让用户可以看到模型的思考过程。 这是在DeepSeek-R1发布之后发生的,DeepSeek-R1是一个竞争对手的推理模型,也显示了其反应背后的思维过程。 推理模型旨在逐步分解其决策过程,因此需要更长的时间来生成响应。
2/8/2025 5:00:11 PM
Yu

NeurIPS 2024 | 用LLM探寻隐秘的因果世界

因果发现的现实挑战:稀缺的高级变量寻找并分析因果关系是科学研究中的重要一环,而现有的因果发现算法依赖由专家预先定义的高级变量。 现实场景中的原始数据往往是图片、文本等高维非结构化数据, 结构化的高级变量是十分稀缺的,导致现有的因果发现和学习算法难以用于至更广泛的数据。 因此,香港浸会大学与MBZUAI、卡内基梅隆大学、香港中文大学、悉尼大学以及墨尔本大学合作发表论文《Discovery of the Hidden World with Large Language Models》,提出了一个名为 COAT 的新型框架,旨在利用大型语言模型和因果发现方法的优势,突破传统因果发现方法的局限性,更有效地在现实世界中定义高级变量、理解因果关系。
2/8/2025 4:56:00 PM
新闻助手

工业AI革命将继续由人类推动

现在是时候挑战实体AI和机器人技术将成为就业杀手的错误观念了。 提升技能、重新培训、加强安全和提高生产力应是关注的重点领域。 2022年ChatGPT的发布让GenAI进入了公众视野。
2/8/2025 4:54:19 PM
Omar Asali

从纳米到秒级:NanoPyx用AI技术革新显微镜图像处理,效率大幅提升!

编辑 | 2049随着显微镜技术的飞速发展,尤其是超分辨率显微镜(Super-Resolution Microscopy)的出现,生物学家们得以在纳米尺度上观察细胞内部的动态过程,揭示了许多以往无法捕捉的生物学现象。 然而,这种技术进步也带来了新的挑战:显微镜图像的数据量呈指数级增长,传统的图像处理工具在处理这些大规模数据时显得力不从心,尤其是在处理高分辨率、多维度的图像时,计算效率成为制约研究进展的瓶颈。 与此同时,AI 技术在高性能计算和图像处理领域的突破,为解决这一问题提供了新的思路。
2/8/2025 2:27:00 PM
ScienceAI

AI+超材料双向突破,浙大综述揭示超材料研究进展,登Nature子刊

编辑 | 2049在电磁波调控的舞台上,超材料曾凭借其人工设计的亚波长结构,打破了自然材料的物理限制,实现了负折射、隐身斗篷等奇异现象。 然而,当工程师试图将这类「魔法材料」应用于动态环境时,却发现传统超材料如同精密的机械手表 —— 虽能精准运行,却无法根据环境变化自主调整。 这种矛盾在自动驾驶、智能通信等实时场景中尤为突出,亟待新的技术范式突破。
2/8/2025 2:25:00 PM
ScienceAI

浙大&通义全面评测智能体复杂任务规划能力,18主流大模型全不及格|ICLR2025

大模型智能体正在迅速发展,能力已不再局限于 API 调用。 诸如OpenAI的Operator和Anthropic的Computer Use等,能够像人类一样直接与界面交互,执行复杂操作。 在处理这类复杂任务的过程中,大模型智能体将问题分解为可执行的工作流(Workflow)是关键的一步。
2/8/2025 2:10:00 PM
量子位

谷歌AI解决IMO中84%的几何问题,o1一道没做对!Nature:AI已超过金牌得主平均水平

谷歌DeepMind最新数学AI,一举解决了2000-2024年IMO竞赛中84%的几何问题。 AlphaGeometry2论文发布,在总共50道题中完成了42道,相比去年的一代多完成了15道。 作为对比,纯语言模型OpenAI o1和Gemini Flash Thinking一道都解决不了。
2/8/2025 2:00:00 PM
量子位

DeepSeek下棋靠忽悠赢了ChatGPT,网友:孙子兵法都用上了

家人们,要笑不活了。 DeepSeek跟ChatGPT下了一把国际象棋,然后……通过忽悠的方式,竟让ChatGPT直接认输! DeepSeek在这场对决中有多离谱呢?
2/8/2025 1:40:00 PM
量子位

超越CoT!微软剑桥中科院提出MVoT,直接可视化多模态推理过程

大模型也学会了「空间想象力」? 还可以自己解释自己? 在大语言模型(LLMs)和多模态大语言模型(MLLMs)中,思维链(CoT)在复杂推理方面非常有效。
2/8/2025 1:30:00 PM
新智元

从数字化转型到AI优先:智能革命下的企业转型之道

也许我们一直以来对数字化转型的理解都是错误的,我们没有专注于“转型”的部分,反而做得转型很少,数字化很多,我们没有将数字视为业务的新范式,而是过度关注于将传统模型和流程数字化,以及将现有组织现代化。 结果,大多数企业仍然背负着复杂性、部门隔阂以及陈旧的工作方式。 AI的崛起给了我们所有人第二次机会,我们可以选择利用AI来做同样的事情,但更快、更好,或者,我们可以让正确的事情变得更高效,同时开辟一条新路径,利用这项技术真正转型为AI优先的企业。
2/8/2025 1:14:50 PM
Brian Solis