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DeepSeek再好，还得先进行数据清洗！
数据分析师的日常，有大半时间都在和数据"搏斗"。 每当接到一份数据，第一反应往往是叹气： "这数据质量...又得清洗半天。 " 数据清洗就像是数据分析的"地基工程"，地基不牢，上层再漂亮也会坍塌。
4/7/2025 12:30:00 AM
C#搞AI？用ML.NET实现ChatGPT本地化部署！代码全开源
在人工智能蓬勃发展的当下，ChatGPT这类大型语言模型吸引了全球目光。 它强大的自然语言处理能力，能实现智能对话、文本生成等多种功能。 但在实际应用中，出于数据安全、网络限制等因素考量，将ChatGPT本地化部署成为众多开发者的迫切需求。
4/7/2025 12:22:00 AM
conan
多模态模型结构与训练总结
01、模型结构一般的多模态模型架构包含5个部分，分别是：模态编码器、输入映射器、大模型骨干、输出映射器以及模态生成器。 模态编码器（Modality Encoder, ME）将多种模态输入编码成特征表示，公式如下X表示模态，表示各种预训练好的编码器。 目前模态主要分为：视觉模态、语音模态、3D点云模态，其中视觉模态主要包括图像和视频，对于视频，视频通常被均匀采样成5帧图像，然后进行与图像相同的预处理。
4/7/2025 12:00:00 AM
Goldma
OpenAI 的新 GPT-4o 图像生成技术绝对会改变游戏规则
GPT-4o 的图像生成功能刚刚发布就直接开始摧毁传统行业，甚至让 OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）都直呼：“我也看不懂眼前发生的一切！ ”图片传统的设计软件，比如 Photoshop，现在可真是如临大敌了。 一、图像融合的能力彻底超越传统工具 来看一个让人震惊的图像融合实例：图片传统的 Photoshop 顶多就是简单地将人物图层叠加到背景图上，对光影和角度的细节通常还要手动调整。
4/7/2025 12:00:00 AM
dev
OpenAI 遭实锤：研究称其 AI 模型“记住”了受版权保护的内容
华盛顿大学等研究为OpenAI用受版权保护内容训练模型指控提供依据。研究人员用新方法测试，发现GPT - 4记住部分小说和《纽约时报》文章内容。#OpenAI版权争议#
4/6/2025 8:23:40 AM
远洋
Meta 发布 Llama 4 系列 AI 模型，引入“混合专家架构”提升效率
Meta推出Llama 4系列AI模型，含Scout、Maverick和尚在训练的Behemoth。已上架Scout和Maverick，性能各有亮点。#Meta #Llama4系列AI模型#
4/6/2025 5:34:53 AM
漾仔
消息称谷歌 Gemini AI 部门高层调整：掌门人 Sissie Hsiao 下台、原 Google Labs 主管上位
据外媒 Semafor 报道，谷歌旗下 Gemini AI 部门近期发生重大人事变动，长期担任该部门负责人的 Sissie Hsiao 卸任，由负责开发 NotebookLM 的主管接任。
4/5/2025 10:05:12 AM
漾仔
谷歌迄今最贵 AI 模型：Gemini 2.5 Pro API 定价公布，每百万输入 tokens 1.25 美元起
而对于超过200000个tokens的输入，费用为每百万输入tokens 2.50美元（现汇率约合 18.2 元人民币），输出tokens为每百万15美元（现汇率约合 109 元人民币）。
4/5/2025 7:10:33 AM
清源
OpenAI CEO 奥尔特曼：可能在几周内发布 o3 和 o4-mini，几个月内发布 GPT-5
OpenAI CEO 奥尔特曼今晚在社交平台 X 上发文称，可能在数周内发布 o3 和 o4-mini，未来几月内发布 GPT-5。
4/4/2025 11:14:15 PM
浩渺
ChatGPT会员北美大学生全免费，持续一个月，AI帮你过期末考试
本周五凌晨，OpenAI CEO 山姆・奥特曼宣布了一个令人兴奋的消息。 从现在开始，ChatGPT Plus（原价每月 20 美元）面向美国和加拿大的大学生免费了，时长持续一个月。 只要是美国和加拿大授予学位学校的全日制和非全日制学生均有资格享受此优惠。
4/4/2025 6:25:00 PM
机器之心
Midjourney 发布 AI 图片生成模型 V7，可“吟唱”生图
在“草图模式”下，用户可以使用语音识别生成功能，只需要在启用“草图模式”后点击麦克风图标，即可通过语音实时塑造图片。
4/4/2025 4:46:34 PM
潞源（实习）
刚刚，DeepSeek公布推理时Scaling新论文，R2要来了？
这会是 DeepSeek R2 的雏形吗？ 本周五，DeepSeek 提交到 arXiv 上的最新论文正在 AI 社区逐渐升温。 当前，强化学习（RL）已广泛应用于大语言模型（LLM）的后期训练。
4/4/2025 1:56:00 PM
机器之心
仅需10万不到，DeepSeek R1 671B大模型本地部署实战指南
最近帮一个朋友部署本地的671b版本的deepseek r1，需求是要完全本地部署，但是又不想花太高的成本，没有并发要求，我一想，用ktransformers框架来部署完全合适。 关于机器配置，在挑挑拣拣评比之后，设备选择如下，最终选择的是其中的服务器配置。 这套设备下来总成本不到10万，相比如动辄几百万的满血版deepseek R1或者花个五六十万买个deepseek 70b的一体机要值当的多，且不说70b并不是真正的deepseek r1，效果还不如32b的QWQ，就光说一体机的升级也是个麻烦事，买了机器基本就和模型绑定了，以后新模型出来后想升级就难了。
4/3/2025 3:57:48 PM
贝塔街的万事屋
机器学习|从0开发大模型之复现DeepSeek的aha moment
前面一篇文章介绍了《从0开发大模型之DeepSeek的GRPO》，并且实现了一个简单版本的 GRPO 代码，不过从工程领域来看，并没有复现DeepSeek-R1，于是最近申请了48G的显存，结合一些开源的方案复现aha monent，并给出完整的代码和工具链。 1、什么是 aha monent DeepSeek-R1 论文中提到，模型让作者「见证了强化学习的力量和美感」，在DeepSeek-R1-Zero的中间版本，「顿悟时刻」来了：模型学会了以人类的语气进行反思。 aha monent 2、使用什么的基座模型和训练数据 由于显卡只有48G，可以用基座模型Qwen2.5，模型大小：0.5B，1.5B，3B训练数据有很多：（可以直接在huggingface上找到） a.AI-MO/NuminaMath-TIR：包括72K行的数学问题，解决方案和答案，是从 NuminaMath-CoT 数据集提炼出来的 b.
4/3/2025 3:46:53 PM
周末程序猿
机器学习|从0开发大模型之DeepSeek的GRPO
DeepSeek-R1的发布为国产大模型争光了（太强了），不过 GRPO 算法源自 DeepSeekMath 7B 模型，该模型在 MATH 基准测试中取得了优异成绩，论文发表于2024年2月份：，以下是该论文的摘要原文：复制翻译如下：复制对比数据1、什么是GRPOGRPO 是一种在线学习算法，核心思想是通过组内相对奖励来估计基线，从而避免使用额外的价值函数模型。 通过在训练期间使用受训模型自身生成的数据来迭代改进，GRPO 旨在最大化生成补全的优势，同时确保模型保持接近参考策略，下图是论文中的算法流程图：GRPOGRPO 是 PPO (Proximal Policy Optimization，近端策略优化，是一种强化学习算法，由OpenAI于2017年提出，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题) 的变体，主要区别是：GRPO 省略 value function modelGRPO 奖励计算，改成了一个 q 生成多个 r，然后 reward 打分GRPO算法流程：采样一组输出并计算每个输出的奖励对组内奖励进行归一化处理使用归一化后的奖励计算优势函数通过最大化目标函数更新策略模型迭代训练，逐步优化策略模型论文中的伪代码2、奖励设计huggingface 库提供 GRPOTrainer 可以直接使用 GRPO 训练，参数包括定义奖励模型和函数。 2.1 奖励模型复制这里的 reward_funcs 参数可以传入奖励模型。
4/3/2025 3:40:41 PM
周末程序猿
OpenAI 持续迈步营利性公司，将组建专家小组听取各界意见、直面挑战
OpenAI 表示，该小组将广泛听取医疗、科学、教育和公共服务领域的意见，尤其是来自 OpenAI 总部所在的加利福尼亚州的行业领袖和社区代表。
4/3/2025 3:14:53 PM
清源
OpenAI的AI复现论文新基准，Claude拿了第一名
近年来，AI 正从科研辅助工具蜕变为创新引擎：从 DeepMind 破解蛋白质折叠难题的 AlphaFold，到 GPT 系列模型展现文献综述与数学推理能力，人工智能正逐步突破人类认知边界。 今年 3 月 12 日，Sakana AI 宣布他们推出的 AI Scientist-v2 通过了 ICLR 会议一个研讨会的同行评审过程。 这是 AI 科学家写出的首篇通过同行评审的科研论文！
4/3/2025 1:59:00 PM
机器之心
人类赢了！OpenAI深夜开源全新Agent评测基准!AI大战顶尖人类，上演机器学习届“神仙打架”；R1排第三，Claude夺冠
编辑 | 李美涵出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）深夜，OpenAI再次发力Agent领域，开源了一个全新的AI Agent评测基准—— PaperBench。 这是一个用于评估 AI 智能体复现最前沿 AI 研究能力的基准测试。 智能体需从零开始复现 20 篇 ICML 2024 Spotlight 和 Oral 论文，包括理解论文贡献、构建代码库并成功执行实验。
4/3/2025 1:35:49 PM
李美涵