在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
下周即将发布的AI汇总，太热闹了！Sam亲口宣布要下周发布，一些媒体也报道微软已经开始给GPT4.5和GPT5准备服务器昨天Claude网站更新了，有网友发现有一行提示“Try Anthropic‘s new thinking model”，这意味着Claude有新模型要发了！
GitHub上一个开源项目彻底打破门槛：只需3块钱、2小时，普通人也能从零训练自己的语言模型！项目“MiniMind”上线即爆火，狂揽8.9k星标，技术圈直呼：“这才是AI民主化的未来！”
白天，安迪在一所名校数学系攻读研究生，夜晚，他则化身数据标注员，应招国内外各种大模型的标注任务，时薪大概在150元～300元。当Deepseek在1月下旬横空出世后，这个工作越来越为外人所知。
DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
卷赢大模型训练成本之后，DeepSeek正在重塑全球AI竞争格局。
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
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。
在大语言模型领域中，预训练 + 微调范式已经成为了部署各类下游应用的重要基础。在该框架下，通过使用搭低秩自适应（LoRA）方法的大模型参数高效微调（PEFT）技术，已经产生了大量针对特定任务、可重用的 LoRA 适配器。
