【AI驱动】 DeepSeekMath是一个7B参数的模型，展示了接近GPT-4的数学推理能力，在MATH基准测试中超越了多个30B至70B参数的开源模型。它使用了从Common Crawl提取的120B高质量数学网页数据，并结合了代码领域模型DeepSeek-Coder-v1.5进行初始化训练，以及GRPO强化学习算法来提升对齐效果。实验结果显示DeepSeekMath在中英数学基准测试中表现出色，论文和模型已开源。

【AI驱动】 新型脉冲神经网络（SNNs）作为第三代神经网络，受人脑启发，通过事件驱动的脉冲提供节能计算前景。研究进展集中在学习方法和网络架构上，特别是新兴的脉冲Transformer。这些研究展示了SNNs在实现节能型机器智能系统方面的潜力，并指出了未来发展方向，包括优化训练算法和增强模型可扩展性等挑战。

【AI驱动】 时间序列表示学习是提取和理解时间序列数据中复杂动态的关键。该领域分为基于模型和基于数据的方法，涉及预测、分类等应用。本文全面调查了时间序列表示学习的最新进展，提出了通用框架。介绍了时间序列定义、独特属性和神经架构，探讨了基础块组合、创新设计、学习导向方法、数据为中心方法。评估了典型实验设计，指出了开放挑战和未来研究方向，如时间序列注解、分布迁移适应等。

【AI驱动】 本文全面综述了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，探讨了其在整合文本、图像、视频和音频等数据类型，实现复杂的跨模态理解和生成能力的应用。文章详细介绍了MLLMs的架构、训练方法、实际应用和关键挑战，并讨论了伦理问题和未来发展方向，为研究人员和从业者提供了宝贵的理论框架和实际见解。

【AI驱动】 DeepSeek-VL2是一个功能强大的视觉语言模型，通过DeepSeek-MoE架构和动态切图技术实现视觉能力升级。模型包含梗图解析、视觉定位、视觉故事生成等新能力，并提供3B到27B不同规模版本。训练采用三阶段流程和专家并行策略，实现高效训练。模型和论文已开源，可通过Hugging Face和GitHub下载。DeepSeek-VL2在测评中表现优异，支持动态分辨率图像、图表理解、图像代码生成、梗图识别、视觉grounding和视觉故事讲述等应用。该模型致力于提升视觉能力，推动模型感知和认知能力全方位提升。

【AI驱动】 多智能体大语言模型（MALLM）在对话任务解决中展现出潜力，特别是在复杂推理任务上超越单个模型。研究通过系统评估不同讨论范式下的多智能体系统，发现其在生成任务和问答任务中表现各异。尽管多智能体系统在复杂任务中表现卓越，但在基础任务上存在问题偏移、对齐崩溃和讨论垄断等挑战。MALLM框架提供了一个可定制且模块化的接口，便于研究和测试多智能体LLM的特性与组件，为未来研究提供了新思路。

【AI驱动】 这篇综述文章深入探讨了检索增强型生成（RAG）框架的发展历程、技术架构和未来方向。RAG通过结合检索和生成模型，提高了输出的准确性，尤其是在问答和摘要等知识密集型任务中。文章分析了RAG的15种框架，讨论了它们在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战，并提出了未来研究方向，旨在为NLP领域的研究者和实践者提供一份基础指南，帮助他们更好地理解RAG的潜力及其发展路径。

【AI驱动】 网易有道的14B参数子曰翻译大模型2.0在英译中和中译英测试中超越了国内外多个主流通用大模型，包括Claude 3.5 Sonnet等。子曰2.0翻译更自然简洁，在专业领域如医学词汇翻译上更准确。在论文、财报、古诗翻译上，子曰2.0的准确度、流畅度、地道程度都优于通用大模型，展现了小模型在垂直领域的优势。背后是网易有道在数据、算法、评估上的全面创新，提升了子曰2.0的专业翻译能力。

【AI驱动】 MiniMind是一个开源项目，通过优化DeepSeek-V2和Llama3结构，使得个人电脑仅需2G显卡就能在3小时内训练出26M的小规模GPT模型。项目包含数据处理、预训练、微调等全部阶段，并支持混合专家(MoE)模型。MiniMind旨在降低大语言模型(LLM)的学习门槛，使每个人都能体验完整训练一个大模型的过程。项目还提供了在Ceval数据集上测试模型的代码，并实现了Openai-Api基本的chat接口，方便集成到第三方ChatUI使用。

【AI驱动】 本文介绍了使用Cline+DeepSeek-R1开发“今天吃什么”小应用的实战体验。作者在Windows主机上部署并使用该应用，提供了完整的配置流程和视频演示。文章还对比了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF模型与ChatGPT-3.5的输出速度。作者选择使用LM Studio加载模型并开启API调用，而非ollama。LM Studio简化了LLM部署，提供了图形化界面和API配置。文章总结了本地部署LLM的优势，如数据安全、成本降低、性能提升等，并提供了相关配置和使用教程链接。

【AI驱动】 Lobe Chat是一个开源的现代化聊天应用和框架，以其优雅的UI和丰富的功能受到开发者青睐。它支持多种LLMs模型，提供语音合成和多模态输入，拥有可扩展的插件系统，支持客户端和服务器端数据库。Lobe Chat在GitHub上获得了超过56k星，社区活跃。用户可以通过Sealos云平台部署Lobe Chat数据库版，享受AI模型访问和跨端同步功能。

【AI驱动】 本教程详细介绍了破解验证码的常见策略，以帮助绕过常见验证码类型。这些策略包括手动输入、使用第三方识别服务、模拟自动化登录过程、以及复用登录状态等。具体验证码类型包括图片验证码、滑动验证码、点击验证码、行为验证码和复杂验证等。破解策略涵盖了手动输入适合低频验证码、自动化服务识别复杂验证码、模拟用户行为操作、以及通过复用登录信息减少验证码出现频率。Playwright工具被用来实现多种自动化操作。

【AI驱动】 DeepSeek API 近期进行了重要更新，新增了支持对话前缀续写、功能调用、JSON输出和8K最长输出等功能，增强了API的灵活性和实用性。用户现在可以通过设置特定参数来启用这些Beta功能，并利用新的接口进行内容补全、故事续写等任务。所有新功能的详细信息和调用方法均可在DeepSeek API官方文档中找到。

【AI驱动】 本文介绍了如何使用Spring Boot3+Vue2技术栈在10分钟内搭建DeepSeek AI对话系统。DeepSeek以卓越的中文语义理解和开发者友好的API生态著称，系统特点包括实时流式对话、专业级内容渲染、前端安全防护和响应式界面设计。技术架构涵盖后端的SpringBoot、WebFlux和Lombok，以及前端的Vue2、WebSocket和XSS防御。文章还提供了后端和前端项目初始化步骤，核心服务实现和效果展示，强调系统的实时性、稳定性和扩展性，适用于智能客服、在线问答等场景。

【AI驱动】 本文探讨了如何利用DeepSeek和企业架构模型，帮助IT咨询顾问快速熟悉和深入洞察新行业。通过构建知识地图和规划学习路线，AI可以辅助学习者系统化学习新领域的知识。企业架构提供了一个高度浓缩的模型，使顾问能够迅速理解行业的核心商业逻辑。文章强调了从观察者到洞察者的思维转变，并通过AI与企业架构的结合，展示了在手机行业中如何实现端到端流程的系统规划和业务架构能力的构建。