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2017年,Google發表了一篇名為《AttentionIsAllYouNeed》的論文,就像往AI圈扔了一顆原子彈——里面提出的Transformer模型,直接改寫了自然語言處理(NLP)的歷史,后來的GPT、BERT、LLaMA,全都是它的“子孫后代”。但你知道嗎?Transformer不是憑空蹦出來的,它是Google團隊在“舊路走不通”時,硬生生闖出來的新道。咱們今天就從底層邏輯聊聊,當時Google為啥非要搞這么個模型,以及它誕生背后的那些故事。一、2017年前的“...
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Gemini 3與競品的對比數據
原創
頭條 社區頭條
2025年11月18日,Google正式發布了Gemini3,這是其迄今為止最強大的多模態AI模型,標志著AI行業進入了一個全新的競爭階段?。作為GoogleDeepMind與GoogleBrain合并后的集大成之作,Gemini3在多模態理解、推理能力、代碼生成和數學運算等核心領域實現了跨越式突破,在多項權威基準測試中全面超越了OpenAI的GPT5.1和Anthropic的ClaudeSonnet4.5?。?從技術演進的角度看,Gemini3代表了Google在AI領域的戰略反攻。自ChatGPT橫掃全...
2天前 224瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
你有沒有過這種體驗:看一本復雜的小說時,既要留意主角的情感變化,又要梳理故事的時間線,還得琢磨隱藏的伏筆——少了哪一樣,都可能讀不懂劇情。其實,語言模型理解文本時也面臨同樣的難題:一句簡單的“他拿著傘去接剛下班的她”,既要搞懂“他”“她”是誰,又要明白“拿傘”和“接人”的關聯,還要知道“剛下班”是時間背景。而讓模型能同時“盯”住這些不同信息的關鍵,就是比單頭注意力更厲害的“多頭注意力”。要是把...
6天前 195瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
你有沒有過這種經歷:和朋友聊天時,對方剛說“今天中午吃”,你就脫口而出“外賣”?或者刷短視頻時,up主念叨“這個知識點一定要記”,你心里已經接了“牢”?其實,咱們每天都在干一件事——預測下一個詞。而那些能寫文案、答問題的大語言模型(LLM),本質上和咱們這小習慣沒區別,只是把“猜詞”這件事做到了極致,活脫脫一個專業的“下一詞預測器”。一、訓練的核心:讓句子“順理成章”的概率游戲要搞懂它為啥這么“軸”...
6天前 183瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
為了講清自注意力機制讓模型“理解”語言的底層邏輯,我從人類理解語言的日常體驗切入,用“注意力打分”“語義表格”等生活化比喻拆解核心原理,再穿插真實研究軼事,讓技術原理既易懂又有溫度。一、先問個簡單問題:你怎么讀懂這句話?“上周三在小區花園喂的那只三花流浪貓,今天居然跟著我進了單元樓。”讀這句話時,你絕不會把“它”和“單元樓”綁在一起——你自動知道“它”指的是三花流浪貓,“今天”對應的是“上周三...
8天前 239瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
為了講清Transformer成為大語言模型核心的原因,我從傳統模型的局限切入,用生活化比喻拆解自注意力、并行計算、多頭注意力三大核心優勢,再穿插架構誕生的趣聞,讓技術原理變得生動易懂。一、被「傳話游戲」困住的老模型2017年前,AI理解語言的方式像極了小學生玩傳話游戲。循環神經網絡(RNN)得順著單詞順序挨個處理,比如讀到“Joe吃了早餐后去打棒球,他打出了兩記”時,前面“Joe是棒球運動員”的信息早隨著計算鏈條變得...
8天前 223瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
在人工智能技術飛速發展的當下,大語言模型(LLMs)已成為重塑人類語言交互方式的核心力量。它不僅在技術架構層面構建了模擬人類語言理解的復雜機制,更在認知層面不斷逼近人類語言處理能力,甚至深刻改變了人類自身的語言理解模式。一、技術架構:注意力機制為核心的語言理解模擬大語言模型對人類語言理解的模擬,本質上依賴于以Transformer架構為基礎的技術體系,其中注意力機制是實現“類人類理解”的核心突破,輔以多頭注意...
9天前 418瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
一、先破焦慮:AI不是來砸飯碗的,是來篩人的前陣子刷到個好笑的實驗:研究員把GPT5、Claude這些頂級LLM塞進吸塵機器人,讓它給主人遞塊黃油。結果機器人要么迷路撞墻,要么電池快沒電時突然飆起羅賓·威廉姆斯式脫口秀,編著《貓》音樂劇的押韻詞自黑“有二進制身份危機”,最終任務成功率才37%。這事兒特能說明問題:現在的AI再牛,也還是個“高智商路癡”——能處理標準化任務,卻搞不定需要靈活判斷、情感聯結的場景。麥肯...
2025-11-03 21:44:24 411瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
如果說傳統OCR是“圖像文字的掃描儀”,那DeepSeekOCR就是“文檔語義的解讀師”。它不是對現有技術的小修小補,而是通過視覺文本壓縮新范式,開啟了AI理解視覺信息的新紀元。咱們從“它有啥意義”“能干啥實事”“會帶來哪些改變”三個層面說清楚。一、核心意義:從“識字”到“看懂”的范式革命傳統OCR的局限很明顯:只能把圖片里的文字“扒下來”,卻看不懂表格結構、公式邏輯,更談不上理解文檔的語義關聯。DeepSeekOCR的突...
2025-10-30 19:29:47 1107瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
阿里Qwen大模型發展史
原創
頭條 社區頭條
阿里巴巴Qwen大模型的發展歷程可分為基礎模型迭代、多模態能力突破、開源生態擴張三個核心階段,從2023年首次亮相到2025年成為全球領先的開源模型體系,其技術演進與產業落地呈現出清晰的路徑。一、基礎模型階段(2023年):從7B到72B的跨越式發展1.Qwen7B與Qwen1.8B的開源奠基(2023年8月)技術突破:基于Transformer架構,采用2.4萬億tokens訓練,支持多語言、代碼生成和數學推理。在CEval(中文基礎學科評測)中得分為63.5,...
2025-10-21 08:56:47 2255瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
2025年10月20日,DeepSeekAI團隊開源的DeepSeekOCR模型憑借"上下文光學壓縮"技術驚艷業界。這款參數量僅3B的模型,通過將文本轉化為視覺模態進行壓縮,用少量視覺token即可承載海量文本信息,不僅刷新了OCR任務的性能基準,更為大語言模型(LLM)長上下文處理難題提供了全新解法。本文將從技術原理、架構設計、性能表現到實際應用進行全方位解析。一、技術背景:為什么需要"視覺壓縮"?當前LLM在處理長文檔時面臨致命瓶頸:文本...
2025-10-20 21:03:26 4822瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
要是把PyTorch比作AI圈的“后起之秀”,那它的故事里藏著太多“無心插柳”和“順勢而為”的巧勁兒。從誕生時的“小透明”到如今成為頂流框架,這十幾年的路,就像看一個技術極客從車庫創業走到行業中心——帶著點叛逆,又藏著對“好用”的極致追求。前世:從Torch到PyTorch,一場“換皮”引發的革命故事得從2002年說起。那會兒還沒有“深度學習框架”的概念,紐約大學的楊立昆(YannLeCun)團隊搗鼓出一個叫Torch的工具包,用Lu...
2025-10-20 13:56:34 725瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
要是說DeepSeek2025年的創新降速了,那大概是對"創新"有什么誤會——這一年他們簡直像踩著AI領域的"跑步機"加速跑,每一步都踩在技術突破的鼓點上。從模型架構到落地效率,從學術突破到生態建設,全是實打實的硬貨,壓根沒給"減速"留半點余地。一、架構創新:把"大模型"玩成"巧模型"的魔法如果說2024年的大模型還在比拼"誰的參數更多",2025年的DeepSeek已經學會了"如何讓參數更聰明"。這一年他們的核心突破全圍繞著混合專家(M...
2025-10-19 11:17:33 1079瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
訓練語言模型就像教一個懵懂的小家伙學說話——先給他喂足夠的書,再教他理解詞語的關聯,最后讓他學會順著話頭往下接。這個過程既有代碼的嚴謹,更藏著數據與邏輯碰撞的靈性。下面咱們一步步拆解,每步都帶技術細節,保證真實可落地。一、準備階段:給模型搭好"學習環境"在開始前,得先把工具備齊。這就像給學說話的孩子準備好紙筆和繪本,缺一不可。1.硬件與庫的基礎配置硬件選擇:CPU不是不能練,但就像用自行車追高鐵——入...
2025-10-19 11:03:37 1458瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
阿里巴巴的機器學習研究史是一部技術探索與商業實踐深度融合的產業創新史,其發展脈絡緊密圍繞電商、金融、物流等核心業務需求展開,同時通過開源生態和前沿研究持續引領行業變革。以下從技術演進、關鍵突破和產業影響三個維度,系統梳理阿里機器學習的發展歷程:一、技術探索期(2000年代初2015年):從業務痛點到基礎能力構建1.早期數據驅動實踐(2000年代初2010年)推薦系統萌芽:2003年淘寶成立后,早期推薦依賴基于用戶行...
2025-10-18 11:12:51 1298瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
要實現伺服電機的壽命預測與預測性維護,需圍繞“失效機理分析→數據全鏈路采集→AI模型預測→智能維護決策”構建閉環技術方案,核心是通過多維度數據捕捉早期故障信號,結合物理機理與數據驅動模型預測剩余壽命(RUL),最終替代傳統“定期維護”或“故障后維修”,降低停機損失。一、方案前提:伺服電機失效機理與關鍵監測參數在設計方案前,需先明確伺服電機的核心失效部件與誘因,這是“監測什么、預測什么”的基礎。1.核心...
2025-10-17 17:01:46 1387瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
引言:一場靜悄悄的廣告革命大家有沒有發現,最近刷手機時看到的廣告越來越“懂”你了?昨天剛在淘寶上搜了一雙跑鞋,今天抖音就給你推薦了同款;前幾天和朋友聊起旅游計劃,朋友圈就開始推送目的地攻略。這不是巧合,而是一場由人工智能主導的廣告行業革命正在悄然發生。你知道嗎?2024年全球AI廣告市場規模達到67.584億美元,預計2031年將飆升至701.8億元,年復合增長率高達39.7%。更驚人的是,中國AI營銷行業市場規模從2020...
2025-10-16 15:46:09 1881瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
一、東數西算的時代背景1.1數字經濟時代的算力需求爆發"你知道嗎?"——我要告訴你一個驚人的事實:中國數據中心耗電量將從2023年的1500億千瓦時增長到2030年的4000億千瓦時,占全社會用電量的比重將從1.6%飆升至6%[(22)](http:www.360doc.comcontent25040721343984651150771481.shtml)。這不是科幻小說,而是正在發生的現實。想象一下,當你刷抖音、點外賣、用導航、玩游戲的時候,每一次點擊背后都需要強大的算力支撐。更令人...
2025-10-15 10:30:14 1870瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
2025年1月27日,除夕凌晨1點,當中國人都在準備迎接農歷新年時,大洋彼岸的美國卻發生了一件讓硅谷震驚的事——一款來自中國的AI應用DeepSeek突然登頂美國AppStore免費榜,超越了ChatGPT、GoogleGemini等美國科技巨頭的產品。這個看似不起眼的中國應用,卻在短短幾天內引發了全球科技股的劇烈震蕩,NVIDIA暴跌18%,全球科技股市市值蒸發約1萬億美元。更令人震驚的是,這款產品的母公司DeepSeek(深度求索)成立還不到兩年,團隊...
2025-10-14 21:34:54 7077瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
大語言模型的演進是算法創新、算力突破與數據積累的協同革命,其脈絡從早期符號邏輯的手工規則,逐步迭代為以Transformer為核心的千億級參數模型,20242025年中國更是以“開源生態+國產化基建+行業落地”實現全球領跑,形成獨特的技術與應用范式。以下是融合全球技術演進與中國核心成就的完整梳理:一、前深度學習時代:符號邏輯與統計建模(1950s–2012)1.符號主義的局限(1950–1980)技術核心:依賴人工定義規則,無自主語...
2025-10-14 20:18:54 2787瀏覽 0點贊 0回復 0收藏
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