微软Phi-4封神：14B小模型数学击败GPT-4o，合成数据占比40%，36页技术报告出炉
微软推出的14B参数小型语言模型Phi-4在数学推理方面表现出色，超越多个更大规模的模型，如70B的Llama 3.3和72B的Qwen。 Phi-4使用40%合成数据进行训练，并发布了详细的36页技术报告。
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清华大学DeepSeek秘籍第五部震撼发布，AI学习者的福音！
清华大学DeepSeek秘籍第五部震撼发布，包含设计思路、实践案例和代码示例，适合AI初学者深入学习。本文从个人视角出发，分享获取方式、实际应用价值及学习心得。
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OpenAI o3-mini被曝大量使用中文推理，背后隐藏了什么深意？
OpenAI o3-mini-high模型被曝大量使用中文推理，引发业界热议。本文从技术背景、市场需求及行业趋势等多个角度深入解析这一现象背后的深意。
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深度求索DeepSeek：它是谁？它如何改变我们的生活
本文以第三者的视角，详细介绍了DeepSeek（深度求索）的起源、功能以及社会影响，探讨了这款AI语言模型如何改变我们的生活，并分析了其背后的技术突破与潜在风险。
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全球首次！2B复现DeepSeek-R1“啊哈时刻”，纯RL实现多模态推理
本文详细介绍了UCLA等研究团队如何通过纯强化学习复现DeepSeek-R1模型的“啊哈时刻”，以及这一突破对AI技术发展的重要意义。文章从技术原理、实际应用及未来展望等多个角度进行了深入探讨。
OpenAI 推出“强化微调”计划：让创建专家大模型更简单了
OpenAI推出了“强化微调”计划，旨在通过特定领域数据对大型语言模型进行优化，使其从“高中水平”提升至“博士级专家”的能力。这项技术将为高校、研究人员和企业提供独特的AI解决方案，特别是在法律、保险、医疗保健、金融和工程等领域。
没有产品经理的AI设计平台Lovart，如何用一句话改变视觉创作？
Lovart是一家由设计师主导的AI设计平台，创始人陈冕坦言公司没有产品经理，所有功能都源于设计师自身的需求。通过自然语言输入，用户可以快速生成专业的视觉内容，极大降低了设计门槛。
表格处理神器登上Nature，开箱即用，平均2.8s解读任意表格
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DeepSeek最想做的六件事：我的探索之旅
本文以个人视角详细解读DeepSeek最想实现的六大目标，包括提升语言生成能力、优化对话理解水平、强化多模态学习、推动个性化服务、加强伦理与安全建设以及促进开放合作生态等方面，展现AI技术的未来发展潜力。
DeepSeek开源周：一场AI技术的盛宴
本文以第一人称视角详细记录了参与DeepSeek发文收官开源周的经历，深入解析了DeepSeek的技术亮点，并分享了个人的感悟与未来展望。
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