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YOLO 系列模型的结构创新一直围绕 CNN 展开，而让 transformer 具有统治优势的 attention 机制一直不是 YOLO 系列网络结构改进的重点。这主要的原因是 attention 机制的速度无法满足 YOLO 实时性的要求。
2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院举办了“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”，瑞金医院携手华为共同发布瑞智病理大模型RuiPath。
半个月前，字节的OmniHuman-1模型在全球的AI圈，都掀起了巨浪。可能有些朋友不知道这是个啥，我大概通俗易懂的解释一下 一张图+一段音频，就能生成超逼真的唇形同步AI视频。
“你家娃的寒假作业搞定了吗？”眼瞅着假期余额不足，家长们又开始在朋友圈里哀嚎：“作业还没写完！”没错，一年一度的“赶作业大战”又上演了，只不过今年，剧情有点不一样——娃们不再抓耳挠腮、苦哈哈地熬夜赶工，而是悄悄掏出了“神器”：DeepSeek等AI工具！
随着人工智能的加速发展，我们常常担心AI会突然失控、超越人类控制。然而，最新研究指出，这种「突然失控」的场景或许并非最令人担忧的；AI在各个领域逐步取代人类，导致人类权力和影响力的缓慢流失，可能才是更隐蔽、更难以应对的渐变式风险。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
想象这样一个特别的“直播平台”，主播从来不担心冷场、没人气，因为根本没有真人观众，而是 AI 充当气氛组，他们始终热烈回应主播的一举一动、一言一行，只要开播，即刻能过一把当网红的瘾。你可能还在疑问到底谁是这个奇怪产品的受众，「Parallel Live」则已经能用不俗的营收表现回应一切。上个月，其幕后开发者 Ethan Keiser 通过推特宣布，该产品赚了超过百万美元。
绝对能创造价值的地方在于那些拥有一系列客户关系、能提供明确价值，并且愿意足够快地拥抱人工智能，从而不会被颠覆者取代的公司。