DeepSeek-R1是一个先进的大型语言模型，其学习笔记详细记录了模型架构、训练过程、基础设施和复现代码。该模型创新性地采用了Mixture of Experts（MoE）技术，在推理过程中仅激活部分参数，从而在不显著增加计算成本的情况下扩展模型参数规模。DeepSeek-V2进一步引入了专门用于前馈神经网络（FFN）层的DeepSeekMoE技术，使模型在性能和效率上得到了显著提升。基于V2的成功经验，DeepSeek-R1进行了更深层次的优化，为用户提供更加高效和精准的语言处理能力。
DeepSeek-AI团队正致力于未来技术的深度发展，计划在多个关键领域深化研究以优化模型性能和扩展应用范围。主要研究方向包括：持续优化模型架构，旨在提升训练效率与推理速度，并支持处理更长的上下文信息；探索超越现有Transformer架构的方法，以增强模型的建模能力。
DeepSeekMoE架构引入了多头潜意识注意力（MLA）机制，对传统多头注意力机制（MHA）进行了优化。这种改进不仅减少了模型对内存和计算资源的需求，同时保持了模型性能。DeepSeekMoE及其升级版本DeepSeek-V2通过创新架构和稀疏计算技术，在语言模型和视觉处理等应用场景中展现了卓越的性能和成本效益，实现了高性能与低计算成本的完美结合。
NVIDIA与麻省理工学院（MIT）及清华大学合作，发布了SANA 1.5——一款线性扩散Transformer模型。该模型在文本生成图像任务中树立了新的行业标杆（SOTA）。SANA 1.5引入了三项创新：高效的模型扩展策略、深度剪枝以及推理时的扩展策略。这些改进大幅降低了训练和推理的成本，同时在图像生成质量上达到了顶级水平。
在最新研究论文《Evolving Deeper LLM Thinking》中，DeepMind提出了一种创新的进化搜索策略，旨在优化大型语言模型（LLM）在推理阶段的计算效率。该研究将自然选择的概念应用于LLM的思维过程，通过选择、杂交和突变等机制，提升模型推理时的计算性能，从而推动人工智能领域的发展。
腾讯AI Lab与上海交通大学合作的论文聚焦于o1模型在推理过程中面临的计算量管理问题。研究发现，o1类推理模型在处理任务时容易出现过度计算，从而降低效率。为解决这一问题，研究团队致力于探索有效的方法来控制这种过度思考，优化模型的计算过程，以提高推理效率。通过一系列实验和分析，该研究为提升AI模型的性能提供了新的思路。
本文旨在提供关于如何微调YOLOv11模型的实用指南。内容涵盖详细的微调过程、代码示例、实际案例分析及实用建议，帮助读者针对特定任务有效优化YOLOv11模型。通过遵循这些步骤，用户可以提升模型性能，更好地适应各种应用场景。
日本一家初创人工智能公司开发了一种名为NAMMs的新技术，该技术采用进化算法而非传统的基于梯度的优化方法进行训练。通过不断变异和选择性能最优的模型，NAMMs不仅提高了效率和性能，还显著降低了成本，最高可达75%。这一技术特别适用于实现难以微分的目标，如决定保留或丢弃标记，从而在保持高性能的同时大幅降低成本。
本文旨在为初学者提供关于华为Ascend NPU（神经网络处理器）架构及其配套的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）平台的入门知识。通过学习这些内容，用户将能够理解Ascend NPU的架构特点以及如何利用CANN平台进行深度学习模型的开发和优化。
在人工智能技术的飞速发展下，语音合成技术在游戏和娱乐行业中的应用越来越广泛。腾讯游戏知几团队在语音合成领域取得了显著进展，特别是在模型优化与推理加速方面。本文将介绍腾讯游戏知几语音合成大模型的推理加速实践，包括产品展示、模型结构分析、推理加速方案及未来发展方向。
YOLOv11是由Ultralytics公司最新开发的目标检测模型，旨在实现实时检测时的准确性和效率之间的平衡。相较于之前的YOLO版本，YOLOv11在模型架构和训练策略上进行了显著优化，使其在多种应用场景中表现出色。
近期，OpenAI的高级科学家Noam Brown提出了一项创新理论，为AI性能提升提供了新视角。他指出，通过让AI模型在每次决策前进行20秒的思考，可以显著提高其性能，这种提升效果相当于将模型规模和训练时间扩大十万倍。实现这一性能飞跃的核心在于所谓的“系统二思维”(System 2 thinking)。
本文将介绍Weights & Biases (W&B) 平台如何通过其强大的工具集来加速机器学习模型的开发与优化过程。W&B不仅能够跟踪和记录模型训练的各个方面，还提供了直观的可视化工具，使得研究人员可以更加高效地监控模型性能并进行迭代改进。为了更好地展示W&B的功能，文中将包含具体的代码示例，展示其在实际项目中的应用。
本项目作为中文LLaMA&Alpaca大模型开发的延续，聚焦于Meta公司最新发布的Llama-2商业级大模型之上，致力于打造更符合中文环境的高质量语言模型。项目不仅开源了经过优化的中文版本LLaMA-2基础模型，还推出了专门针对指令微调设计的Alpaca-2模型。通过引入丰富的代码示例，展示了这两个模型在实际应用中的强大功能与灵活性。
Adlik是一个专为深度学习模型设计的端到端优化框架，它不仅加速了云环境中的深度学习推理过程，同时也适用于嵌入式设备。通过提供灵活且简便的部署方式，Adlik让开发者能够轻松地将训练好的模型应用到实际场景中，极大地提高了效率与便利性。
本文旨在介绍PaddleSlim作为PaddlePaddle深度学习框架下的一个关键子模块，其在模型压缩与优化方面的卓越表现，尤其是在图像处理领域。通过集成先进的网络剪枝、量化及蒸馏技术，PaddleSlim不仅能够有效减少模型大小，还提升了计算效率。文中提供了丰富的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
