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AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
当 Agent 尝试接管浏览器，连“我是人类”都证明不了？上海交大开源发布交互评测基准 HLL
随着多模态大模型发展，Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准，解耦真实度为三维度，对 8 款前沿模型测试，揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
DeepSeek悄悄更新：Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午，DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库，带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合，让数据通信和计算同时发生，提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等，是基础设施层重构尝试。
DeepSeek V4爆春节登场！四大杀招突袭全球编程王座，Claude危
据爆料，DeepSeek计划在2月中旬春节前后发布V4模型，剑指编程王座。其在编程能力、超长上下文代码处理、算法提升、推理能力上有突破，或延续高性价比路线，在受限硬件下靠算法取胜。
为什么又是杭州？杭州初创团队打造全球第一个AI旅行伙伴
杭州初创团队打造的iMeanAI Coyage是全球首个AI旅行伙伴，能解决旅行规划中选择困难和信息过载问题，如订机票、酒店、行程，经测试表现出色，还将开放多语言语音导览功能。
小扎开9位数薪酬新建AI团队！砸千亿收购华人初创公司，Llama 4太拉胯急坏了
Meta CEO扎克伯格对Llama 4表现失望，一边开7 - 9位数薪酬从谷歌、OpenAI等公司挖人组建新AI实验室，另一边豪掷148亿美元收购初创公司Scale AI 49%股份并挖来CEO，Llama 4在第三方测试中表现不佳。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。