本文探讨了如何利用Spring AI教学中的流式返回结果技术，结合Spring Boot的Flux和国产大型语言模型通义千问（Qwen）API，实现高效、简洁的后端接口开发。通过使用Spring AI Alibaba和Qwen提供的100万免费Token额度，开发者可以快速满足项目需求。此外，Qwen作为开源模型，支持自行搭建，实现免费使用，进一步降低了开发成本。
DeepSeek-V3是一款精心设计的技术架构，实现了计算效率与性能的平衡。该模型包含61层隐藏层，每层维度为7168，前馈网络维度为18432，注意力头数达到128，词汇表大小为129280，最大位置嵌入能力为163840。DeepSeek-V3在编程和数学等任务上表现出色，智商水平高，并以较低的训练成本实现了与大型闭源模型相媲美的性能。技术方面，它在FP8混合精度训练、MLA和无辅助损失负载均衡等方面取得了创新突破。此外，通过YaRN方法，DeepSeek-V3能够处理超长文本，扩大了应用范围。作为开源模型，DeepSeek-V3可供共享使用。
华佗GPT-o1是一款专为医疗领域设计的复杂推理开源大模型，由香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院联合开发。该模型旨在辅助医生进行高效推理工作，显著提高医疗决策的效率与准确性。通过整合先进的算法和技术，华佗GPT-o1能够处理复杂的医疗数据，提供精准的诊断建议，助力医疗工作者更好地应对临床挑战。
黄仁勋重点推荐的全球模型平台Cosmos，汇集了多种开源、开放权重的视频世界模型。这些模型的参数量级从4亿到14亿不等，展示了强大的技术实力。尤其值得一提的是，华人在这一领域发挥了关键作用，为平台的发展做出了重要贡献。Cosmos平台不仅推动了视频模型的技术进步，也为全球开发者提供了一个开放合作的环境。
在最近的竞技场测试中，DeepSeek V3脱颖而出，荣获开源模型中的最强认证。此次测试中，DeepSeek V3与Claude 3.5 Sonnet进行了对比，其表现超越了o1-mini，最终排名总榜第7位，成为唯一进入前10名的开源模型。这一成就彰显了DeepSeek V3在性能和效率上的卓越表现，标志着其在开源领域的领先地位。
近日，DeepSeek推出的V3版本模型在全球开源界引发巨大轰动。该模型凭借顶尖性能迅速取代了Llama，成为全球最强的开源模型。这一成就不仅标志着中国开源界的重大突破，也证明了DeepSeek在前沿模型研发上的实力。DeepSeek V3的性能足以媲美世界顶尖的闭源模型，为全球开发者提供了更强大的工具。
DeepSeek-V3是一款引人注目的国产大型人工智能模型，以671B的MoE（Mixture of Experts）架构著称。该模型凭借其相对较低的训练成本——仅558万美元，在全球范围内迅速获得认可。DeepSeek-V3-Base版本在多个基准测试中超越了前代产品DeepSeek-V2-Base和Qwen2.5 72B Base，并且在多数情况下也超过了LLaMA-3.1 405B Base，成为当前最强大的开源模型之一。
DeepSeek-V3-Base 是一款开源的人工智能模型，其编程能力相较于前代提升了近31%。该模型采用了具有685B参数的混合专家（MoE）架构，包含256个专家网络。在处理任务时，它通过sigmoid函数进行路由决策，每次从256个专家中选择前8个（topk=8）来共同处理输入数据。这种创新的设计使得DeepSeek-V3-Base在复杂任务处理上表现出色，为开发者提供了强大的工具。
微软近期开源了一款全新的视频Tokenizer，在视频生成领域达到了前所未有的最佳状态（SOTA）。这款Tokenizer在处理高维视频数据时，能够将图像和视频帧高效转换为紧凑的视觉Token，显著优于Cosmos Tokenizer和Open-Sora等现有模型。通过这些改进，微软的新模型不仅提升了训练效率，还大幅增强了生成视频的质量与流畅度，为视频生成技术带来了新的突破。
Ollama是一个专为部署和运行开源大型机器学习模型设计的工具，它显著简化了本地环境中大模型的运行流程。通过Ollama，用户仅需执行简单的命令就能在本地轻松启动如Llama2等开源大模型。这一工具为开发者提供了一个便捷的平台，用于快速搭建和部署大模型的运行环境，从而加速开发与测试流程，极大提高了工作效率。
2023年12月25日，阿里通义千问（Qwen）团队宣布推出基于Qwen2-VL-72B构建的QVQ-72B-Preview开源视觉推理模型。该模型具备强大的逻辑推理能力，能够冷静应对复杂的物理问题并找到解决方案，如同物理学家般精准。这一创新为视觉推理领域带来了新的突破。
近日，首个科学计算基座大模型BBT-Neutron已正式开源。这一突破性进展旨在解决大科学装置数据分析中的瓶颈问题。与传统大语言模型不同，BBT-Neutron专为处理大规模数值数据设计，能够更高效地支持大科学装置的设计及高能物理领域的复杂计算任务。该模型的开源将促进科研人员之间的协作，加速科学发现进程。
360开源的文生图模型结构，不仅支持中文输入，还能将外国形象迅速转变为符合中国文化的形象。这一技术突破解决了“原生中文”问题，即模型生成的人物和物品形象必须符合中文文化的认知。通过这一模型，外国形象如“寡姐”可以迅速转变为“中国新娘”，使生成的内容更加贴近中国观众的文化背景。
据著名数学家陶哲轩介绍，近期有参赛团队利用QwQ-32B这一特定开源大模型，在数学竞赛中取得了18/20的优异成绩。相较于以往的开源模型，QwQ-32B在解决数学竞赛问题上展现出更出色的性能，为人工智能在数学领域的应用提供了新的可能性。
华盛顿大学与艾伦人工智能研究所（Ai2）联合开发了一款名为OpenScholar的新型模型，旨在超越GPT-4的性能。OpenScholar能够检索4500万篇论文，并通过增强的生成能力提供可靠的答案，是一款专为科研领域设计的开源工具。这一创新工具将极大地提升科研人员的工作效率，助力科学研究的发展。
SWE-GPT 是一个重要的通义灵码（General Purpose Language Model）进展，它从传统的“静态代码建模”方法，转变为能够进行“软件开发过程长链推理”的先进模型。作为首个开源模型，SWE-GPT 在 SWE-bench Verified 基准测试中自动解决了超过 30% 的真实 GitHub 问题，展示了其在软件工程领域的巨大潜力。
