DeepSeek时刻

部署本地大模型的新机型王者？苹果M3 Ultra，80 核 GPU，512GB 内存出世！有了 512GB 内存，一切皆有可能。 这是苹果公司（Apple）网站上关于Mac Studio的定制： 产品名称：Mac Studio 处理器： [list] [*]选项1：Apple M3 Ultra芯片，

你可能在 Twitter/X/LinkedIn 的炒作中偶然发现了[url=

据报道，NVIDIA 的 GeForce RTX 4090 装了 96GB 的显存；这个显卡可能会很快开始大规模生产，瞄准 AI 工作负载。 报告里说了，真有装了高达 96GB 显存的 RTX 4090，可能会在几个月内卖到市场上。 看来之前传言

信息工作的核心不是光靠逻辑推理牛不牛，而是能不能拿到足够多、足够相关的信息（高信号量上下文）。 例如，在阅读文章时，先看标题、加粗文字或图表等显著信息。 比如律师、医生、企业高管，他们赚钱多，不是因为逻辑多强

Mistral Small 3.1 是一个很厉害的、真正优秀的本地模型，用的是 Apache 2.0 许可证。现在的 AI 应用需要很多功能——比如处理文字、理解多种类型的输入（比如图片）、支持多种语言、还能处理很长的上下文内容，同时还要反应快、成本低。 Mistral Small 3.1 是第一个

安德鲁·巴托和理查德·萨顿因为搞出了强化学习的理论基础，拿到了2024年A.M.图灵奖。 强化学习是人工智能里好多牛掰突破的关键招数。 在强化学习里，人工智能系统得训练用“奖励”信号来完成任务，这些信号就像路标一样，告诉它们该干啥有用。 20世纪80年代，巴托和萨顿整出了一套数学技术，让这个基本想

这是Gemma 3 27b vs. 阿里千问QwQ 32b vs. Mistral 24b vs. Deepseek r1测试。 上周，谷歌和Mistral公司分别发布了两个新的人工智能模型，叫做Gemma 3 2

两款支持大模型本地开发和云部署的新AI计算机发布： [list=1] [*]华硕推出了Ascent GX10 AI超级计算机，搭载NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片，性能强大，支持高达1,000 TOPS的AI处理能力和128GB内存，适合处理大型AI模型。 [*]英伟达

DuckDB 走向分布式？DeepSeek 的 smallpond 涉足大数据DuckDB！降维打击传统大数据领域，搅动中台数据工程风云！ DeepSeek 正在利用 smallpond（一种新的、简单的分布式计算方法）推动 DuckDB 超越其单节点根源。但它是

Gemma 3 现已在 Unsloth 中进行微调 - 速度提高 1.6 倍，VRAM 减少 60% Gemma 3 现已在 Unsloth 中支持微调，显著提升了训练效率。Unslo

谷歌认为自家Gemma 3是“世界上最好的单加速器模型”，在单个 GPU 上比 Facebook 的 Llama、[url= [/url]和 OpenAI 的模型都强，而且在 Nvidia 的 GPU 和专门的 AI 硬件上也跑得更好。 在发布了两款用和 Gemini AI 一样技术做的“开放式”

前谷歌中国区负责人李开复正在调整他的人工智能初创公司[url= 李开复在接受《南华早报》采访时表示，他的公司已放弃训练专有大型语言模型的策略，转而完全依赖Deepseek的开源产品。 Deepseek的发布在中国引发了“

这篇文章（点击标题）主要聊的是怎么让大语言模型（LLM）变得更会“推理”，尤其是通过“推理时计算”（inference-time compute）这个方法来提升它们的表现。2025年这块儿特别火，因为推理能力强

中国的一家大科技公司阿里巴巴，最近推出了一个叫[url=

在本文中，我们探索了将 DeepSeek 模型与 Spring AI 结合使用。 我们讨论了将 DeepSeek 模型集成到我们的应用程序中的各种选项，其中一种是直接使用 OpenAI API，因为 DeepSeek 与它兼容，另一种是使用亚马逊的 Bedrock Converse API。此外，我

Deepseek如何帮助我写和出版一本书，有12个简单的提示： 1. 头脑风暴和提纲 “写一本关于[主题]的书，目标读者是[目标受众]。帮我头脑风暴一些独特的角度，并创建一个详细的章节提纲。” 2. 角色和叙事框架 “为一本关于[主题或话题]的书开发主要角色或叙事线索。包括动机、冲突和结局。” 3.