在人工智能領(lǐng)域，模型的迭代升級(jí)一直是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。近期，DeepSeek團(tuán)隊(duì)發(fā)布了DeepSeekV30324模型，雖然官方將其定義為小版本升級(jí)，但其帶來(lái)的能力提升卻令人矚目。本文將詳細(xì)介紹DeepSeekV30324模型的更新內(nèi)容、技術(shù)亮點(diǎn)以及使用建議，幫助大家更好地了解和應(yīng)用這一強(qiáng)大的AI模型。一、模型概述DeepSeekV30324模型于2025年3月24日發(fā)布，是DeepSeekV3的小版本升級(jí)版本。該版本在推理任務(wù)、前端開(kāi)發(fā)能力、中文寫作能力...

SamAltman通過(guò)社交媒體宣布OpenAI將全面支持ModelContextProtocol（MCP），這意味著曾經(jīng)引領(lǐng)行業(yè)的OpenAI，最終還是向這一由競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Anthropic主導(dǎo)的開(kāi)放協(xié)議低頭了。OpenAI之前一直在推廣自己的FunctionCall、GPTs和AgentSDK，試圖建立自己的護(hù)城河。然而，隨著越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)選擇MCP，OpenAI不得不面對(duì)現(xiàn)實(shí)：標(biāo)準(zhǔn)之戰(zhàn)已經(jīng)落下帷幕，MCP贏了。a16z梳理的mcpmarketMCP已顯著壟斷了AIApps&Agents和Tools&DataSources之間...

嘿，大家好！這里是一個(gè)專注于前沿AI和智能體的頻道DeepSeekV30324前天悄然發(fā)布，沒(méi)有任何預(yù)告和宣傳，卻因其極強(qiáng)的編碼能力，迅速火遍全網(wǎng)?；蛟S，它已成為目前最優(yōu)秀的"非推理"模型。編碼性能直追目前基本唯一可用的ClaudeSonnet3.7。到昨天晚上，官方終于發(fā)布公告，在LiveCodeBench編碼測(cè)試中，性能指標(biāo)已超越ClaudeSonnet3.7。官網(wǎng)已更新至最新版模型，不開(kāi)啟深度推理時(shí)，即使用的是這一最新版本。昨晚上，Google發(fā)布了Gemi...

引言：算力革命與AIGC的共生演進(jìn)在ChatGPT突破3000億參數(shù)規(guī)模、Midjourney生成作品斬獲藝術(shù)大獎(jiǎng)的今天，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）正以前所未有的速度重塑人類文明形態(tài)。這場(chǎng)革命的底層驅(qū)動(dòng)力，是被稱為"數(shù)字能源"的云算力——一種通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)按需分配的計(jì)算服務(wù)。如同工業(yè)革命時(shí)期煤炭重塑生產(chǎn)方式，++云算力正在構(gòu)建智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，讓算力像水電一樣成為可計(jì)量、可交易、可存儲(chǔ)的戰(zhàn)略資源。++一、云算力的本質(zhì)：從物理資產(chǎn)...

近日，全新的DeepSeekV3–0324模型發(fā)布了！此次V3系列的更新，在推理能力和編碼性能等方面相較于前代都有了明顯提升。本文教你如何借助Cursor和OpenRouter，運(yùn)用這一強(qiáng)大模型開(kāi)展編碼工作。一、DeepSeekV3–0324簡(jiǎn)介DeepSeekV3–0324是由DeepSeek開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言模型，在基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)非常亮眼：MMLUPro測(cè)試：得分從75.9提升至81.2（提升了5.3）GPQA測(cè)試：得分從59.1提升至68.4（提升了9.3）AIME測(cè)試：得分從39.6提升至59.4（提升...

今天凌晨，OpenAI官宣開(kāi)源——放出首個(gè)帶推理能力的模型權(quán)重，但保留架構(gòu)控制權(quán)。DeepSeek發(fā)布后的一段時(shí)間內(nèi)，開(kāi)源大潮確實(shí)在重塑AI行業(yè)規(guī)則。以前開(kāi)發(fā)者只能當(dāng)API打工人，DeepSeek帶來(lái)開(kāi)源熱潮后，直接讓閉源頂尖的信仰崩塌了。“云服務(wù)+閉源模型”的捆綁模式正在動(dòng)搖。另一方面，OpenAI宣布完成400億美元（約合人民幣2905億元）新融資，投后估值達(dá)3000億美元（約合人民幣21787億元），創(chuàng)造了科技領(lǐng)域的融資新紀(jì)錄。但隨著投...

3月27日凌晨，阿里通義千問(wèn)團(tuán)隊(duì)發(fā)布首個(gè)全模態(tài)大模型Qwen2.5Omni，直接讓AI學(xué)會(huì)“看聽(tīng)說(shuō)寫”，還能和你實(shí)時(shí)視頻通話對(duì)答如流。幾乎復(fù)刻了人類“接收信息思考表達(dá)”的全流程。也就是說(shuō)，你可以和Qwen2.5Omni實(shí)時(shí)進(jìn)行音視頻通話，隨問(wèn)隨答。核心暴擊點(diǎn)如下：雙核大腦：Thinker整合畫面語(yǔ)音文字，Talker秒回人聲，延遲堪比真人對(duì)話；全模態(tài)屠榜：干翻谷歌Gemini1.5pro，音頻生成自然度幾乎逼近真人；開(kāi)源白嫖：HuggingFaceGitHub隨...

出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）QwenChat上新實(shí)時(shí)語(yǔ)音聊天+視頻聊天了！可以像打電話或視頻通話一樣與AI進(jìn)行聊天，Qwen也有自己的Her了。更更重要的是，一向大方開(kāi)源的千問(wèn)，直接開(kāi)源了背后的模型Qwen2.5Omni7B（Apache2.0許可），并發(fā)布了詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告！做了OpenAI應(yīng)該干的事！QwenChat:??https:chat.qwenlm.ai??GitHub:??https:github.comQwenLMQwen2.5Omni??目前每天有10次體驗(yàn)機(jī)會(huì)：圖片圖片Qwen2.5Omni7B...

作者云昭嘉賓黃新平、譚中意出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）“人生不無(wú)聊，有太多變化，太多好玩的事情發(fā)生。”的確，近期圍繞DeepSeek的新發(fā)布實(shí)在太多了，亂花漸欲迷人眼。從春節(jié)期間企業(yè)搶先宣布接入DeepSeekR1、繼而接入滿血版R1，到DeepSeek一體機(jī)的出圈，再到國(guó)民應(yīng)用微信的接入，潮潮迭起?？梢哉f(shuō)，從B端到C端，幾乎徹底沸騰了。“幾乎所有做智能體的公司都很興奮，尋找落地機(jī)會(huì)，還有做企業(yè)級(jí)應(yīng)用、知識(shí)庫(kù)的公司...

“RAG是一項(xiàng)入門很簡(jiǎn)單，但實(shí)際操作起來(lái)卻很困難的技術(shù)之一；RAG是模型無(wú)關(guān)的獨(dú)立技術(shù)棧，它的核心是文檔和檢索，RAG本身并不具備生成的能力，結(jié)合模型才具備生成能力”最近在做RAG方面的應(yīng)用，關(guān)于RAG技術(shù)很多人應(yīng)該都了解過(guò)，畢竟其也算是大模型應(yīng)用的一個(gè)主要方向；具體應(yīng)用場(chǎng)景有智能客服，搜索引擎優(yōu)化，教育輔助等。在傳統(tǒng)的印象中，RAG技術(shù)結(jié)合LLM(LargeLanguageModel)大語(yǔ)言模型，做文檔類檢索增強(qiáng)；但RAG僅僅只能用來(lái)...

“智能體是未來(lái)人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用技術(shù)，而其難點(diǎn)就在于怎么讓大模型具備更好的獨(dú)立思考和任務(wù)拆解與規(guī)劃的能力。”Agent技術(shù)也被業(yè)界稱為智能體技術(shù)，本質(zhì)上是使得大模型具備獨(dú)立思考和解決問(wèn)題的能力；被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，而且也被稱為是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的一種技術(shù)手段。但在此之前對(duì)于智能體的理解比較膚淺，而今天突然發(fā)現(xiàn)原來(lái)智能體沒(méi)我們想象中的那么簡(jiǎn)單，也沒(méi)想象中的那么復(fù)雜。今天我們就從Agent的兩個(gè)實(shí)...

1、什么是RAG？??RAG作為一種提升生成式AI模型表現(xiàn)的框架，通過(guò)檢索外部知識(shí)源，增強(qiáng)生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與豐富度。AIAgent則是具備感知、推理、行動(dòng)和學(xué)習(xí)能力的自主軟件系統(tǒng)，能在復(fù)雜環(huán)境中完成任務(wù)。二者結(jié)合，讓AI系統(tǒng)擁有更強(qiáng)大的功能。.??傳統(tǒng)RAG存在檢索時(shí)機(jī)難定、文檔質(zhì)量不佳、易生成錯(cuò)誤信息等問(wèn)題。AgenticRAG系統(tǒng)有效解決了這些痛點(diǎn)，在客戶支持、內(nèi)容創(chuàng)作、研究輔助、工作流自動(dòng)化等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用。例如在客戶支持中...

Picovoice首席執(zhí)行官AlirezaKenarsari指出，“picoLLM是Picovoice深度學(xué)習(xí)研究人員和量產(chǎn)工程師共同努力的成果。前者研究出X位量化算法，而后者構(gòu)建了跨平臺(tái)的LLM推理引擎。目的還是在于將LLM遍及到任何設(shè)備且將控制權(quán)交還給企業(yè)”。picoLLMInference可以免費(fèi)使用，沒(méi)有任何使用限制。無(wú)論是在概念驗(yàn)證上工作，還是為數(shù)百萬(wàn)用戶提供服務(wù)。只需幾行代碼即可部署。注：其余的產(chǎn)品線有非商用免費(fèi)版，也有收費(fèi)版1.認(rèn)識(shí)量化（Quantiz...

近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LLMs）在生成類人文本、翻譯語(yǔ)言和回答復(fù)雜問(wèn)題方面取得了顯著進(jìn)展。然而，盡管LLMs能力驚人，它們本質(zhì)上仍是通過(guò)基于上文預(yù)測(cè)下一個(gè)詞或標(biāo)記來(lái)運(yùn)作。這種方法限制了它們?cè)谏顚永斫?、邏輯推理和?fù)雜任務(wù)中長(zhǎng)期保持連貫性的能力。為解決這些挑戰(zhàn)，人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新架構(gòu)：大概念模型（LCMs）。與傳統(tǒng)LLMs不同，LCMs不僅關(guān)注單個(gè)詞語(yǔ)，而是以完整概念為操作對(duì)象，這些概念代表句子或短語(yǔ)中蘊(yùn)含的完...

國(guó)內(nèi)Qwen是汪峰，國(guó)外Google是汪峰，昨天Google更新，放出新模型Gemini2.5Pro，凌晨OpenAI更新GPT4o，上新圖像生成功能，難受住了。GPT4o沒(méi)測(cè)，但是網(wǎng)上的效果也太好了吧，倒影啥的都太自然了吧。。這篇主要測(cè)試Gemini2.5Pro的能力，整體測(cè)試通過(guò)Google的AIStudio上測(cè)試，每天免費(fèi)50次，正常使用夠了，爽玩還是不夠的。https:aistudio.google.comGemini2.5Pro在Benchmark上效果還是很好的，甚至在lmsys的對(duì)戰(zhàn)榜單上，現(xiàn)在是第一...

MESRAG框架，專為提升實(shí)體查詢處理能力而設(shè)計(jì)，確保響應(yīng)的準(zhǔn)確、安全與一致。MESRAG采用主動(dòng)安全措施，通過(guò)預(yù)先保護(hù)機(jī)制確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)安全。此外，該系統(tǒng)支持實(shí)時(shí)多模態(tài)輸出，包括文本、圖像、音頻和視頻，無(wú)縫融入現(xiàn)有RAG架構(gòu)。一、為什么需要MESRAG技術(shù)？1.1傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)的局限性傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）系統(tǒng)雖然在提升大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的能力方面表現(xiàn)出色，但它們往往只...

構(gòu)建了一個(gè)涵蓋所有基于圖的RAG方法的統(tǒng)一框架，并從宏觀角度進(jìn)行了總結(jié)。接著，在不同類型的問(wèn)答（QA）數(shù)據(jù)集上對(duì)具有代表性的基于圖的RAG方法進(jìn)行了全面比較，從具體問(wèn)題到抽象問(wèn)題，深入分析了各種方法的表現(xiàn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，不僅揭示了基于圖的RAG方法的有效性，還通過(guò)結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)，在具體問(wèn)答和抽象問(wèn)答任務(wù)中發(fā)現(xiàn)了優(yōu)于現(xiàn)有最優(yōu)方法的新變體。??https:arxiv.orgpdf2503.04338??一、為什么需要圖檢索增強(qiáng)生成（Graphb...

一、背景最近幾天Google發(fā)布了最新的Gemma3系列開(kāi)源模型，迅速成為業(yè)界熱議的焦點(diǎn)，其中，Gemma327BIT模型尤為引人注目。如下圖所示為Google廣泛宣傳的Gemma327BIT模型在ChatbotArenaLeaderboard[1]上的表現(xiàn)，以27B的參數(shù)量，不僅超越了更大參數(shù)量的DeepSeekV3（實(shí)際激活參數(shù)量差不多），并且接近頂尖的DeepSeekR1。事實(shí)上性能真的這么“炸裂”嗎？還是面向ChatbotArena的優(yōu)化？值得注意的是，ChatbotArena的排名基于用戶盲測(cè)投...

圖片圖1：(A)我們的分支合并蒸餾方法的簡(jiǎn)化圖解。(1)在分支階段，初始模型(骨干網(wǎng)絡(luò))的每個(gè)副本都在不同領(lǐng)域的知識(shí)上進(jìn)行訓(xùn)練；(2)在合并階段，模型基于ArceeFusion規(guī)則進(jìn)行合并。(B)不同LLM模型的性能比較(Mustar,2025)。TinyR132BPreview在科學(xué)、數(shù)學(xué)和編程領(lǐng)域的表現(xiàn)優(yōu)于同等規(guī)模的蒸餾模型，并達(dá)到了與DeepseekR1相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。這里的LiveCodeBench指的是完整LiveCodeBench的24.0825.02子集。你是否好奇：為什么大語(yǔ)言模型一...

當(dāng)今科技的浪潮席卷而來(lái)，生成式人工智能（AI）正成為這場(chǎng)數(shù)字革命的中堅(jiān)力量。在這個(gè)迅速演進(jìn)的領(lǐng)域中，我們見(jiàn)證了一個(gè)接一個(gè)的創(chuàng)新和人機(jī)交互方式的變革。人機(jī)協(xié)同(humanmachinesynergy)就是將人和機(jī)器組成一個(gè)團(tuán)隊(duì)，集成人類智能和人工智能，促進(jìn)人機(jī)自主交互，協(xié)作共贏。人工智能研究的主要驅(qū)動(dòng)力一直是機(jī)器與人類認(rèn)知的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，如機(jī)器在國(guó)際象棋中擊敗人類或者通過(guò)圖靈測(cè)試，從而證明要么是機(jī)器比人類更好，要么是人類...