「deepseek V4」共找到 2242 篇相关文章
83岁用DeepSeek抢单，96岁凭AI挣养老钱！这群80+老人比你还会玩AI
文章讲述美国不少八九十岁老人积极学习AI，如Luis Bautista创办科技公司，Katherine Cavanaugh用AI接单。不过也有老人反对，担心其带来脑力退化等问题。研究称年长员工受AI影响或更大，还面临职业偏见。
破解「长程智能体」RL训练难题，腾讯提出RLVMR框架，让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架，将‘元认知’理论引入RL，通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题，经其训练的7B模型表现出色。
仅10行代码，轻松打通你的AI应用与DB：谷歌开源数据库MCP，Star突破4.6k
谷歌开源面向数据库的MCP Toolbox，位于应用编排框架和数据库间，处理连接池等复杂问题，简化工具管理。它能助开发者构建让智能体访问数据库的Gen AI工具，有开发简便等优势。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
4.5k星星爆火！用图片压缩Fable 5上下文，成本大幅降低，终于用得起这个模型了
Fable 5在AI圈爆火，但使用成本比其他型号贵至少5倍。pxpipe项目把适合压缩的大段文本渲染成PNG图片，交给多模态模型读取，能大幅降低成本，还能增加上下文长度。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验！双层思考+多目标优化，主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。