当前的大型语言模型在处理长序列文本时面临挑战。主要的瓶颈在于注意力机制，它将文本处理为单词（或 tokens）序列。注意力计算的复杂度随序列长度 T ...

成本方面，苹果若将Siri、Xcode等亿级用户产品的AI服务迁移至Qwen，每年可节省数亿美元计算成本。 效能跃升方面，依托于阿里云全球第二的AI ...

近年来，由ChatGPT掀起的AGI革命如火如荼，但可能鲜有人知，GPT背后的基石模型——Transformer，才是这场革命的真正推手。这项集各种神经网络大成的结构，包含了MLP前馈层、残差网络、自注意力机制（可以认为是卷积网络的一种推广），本身就是一种变体的循环神经网络。这种设计使其能学习极其复杂的数据逻辑，无论是在自然语言处理、计算机视觉，还是金融数据分析、游戏AI设计、基因序列分析、音频生 ...

最近，AI圈又炸锅了！清华团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目更新让无数开发者欢呼雀跃——它终于支持24G显存在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版了！这可是实打实的671B参数模型，不是缩水版的蒸馏模型。

FFN在Transformer里面主要是对多头注意力矩阵升维，非线性过滤，然后再降回原来的维度。这个通常的比喻是：FFN就像个人的思考空间—— Attention Layer帮助模型正确的分配注意力，然后FFN 帮助模型仔细的思考，提取更加抽象的特征。 这个比喻很好很形象，听到这儿往往会感觉恍然大悟，然后感慨模型设计精妙，唯一的问题是什么实质都没有解释。

根据 Deepseek 公布的信息，许多人认为，只有训练更大规模的模型，才能真正发挥强化学习（RL）的威力。然而，训练大模型需要庞大的计算资源，让开源社区望而却步。目前的工作（如 TinyZero）仅在简单任务上复现了所谓的 “Aha moment” ...

值得一提的是，这里面的员工人数是年度博客里没有提及的内容。可以看到，尽管同比2023年已经扩张了31%的规模，但Supercell目前仍仅有686名员工。要知道，这在国内游戏行业的语境下，可能还说不上是一家“大厂”。

Ernie ...

编辑：编辑部 【新智元导读】只用4500美元成本，就能成功复现DeepSeek？就在刚刚，UC伯克利团队只用简单的RL微调，就训出了DeepScaleR-1.5B-Preview，15亿参数模型直接吊打o1-preview，震撼业内。 强化学习迎来重大突破！

就在DeepSeek引发美国科技界焦虑与“双标”行为之际，美国增长最快的云安全初创公司Wiz旗下安全研究团队也在密切关注DeepSeek是否存在安全风险问题。过去一年，Wiz已经报告了多个人工智能大模型项目存在的安全漏洞。1月29日，Wiz报告称De ...

就在DeepSeek引发美国科技界焦虑与“双标”行为之际，美国增长最快的云安全初创公司Wiz旗下安全研究团队也在密切关注DeepSeek是否存在安全风险问题。过去一年，Wiz已经报告了多个人工智能大模型项目存在的安全漏洞。1月29日，Wiz报告称DeepSeek的大量敏感数据无意中暴露在开放互联网上。其团队称，在Wiz发出警报后，DeepSeek很快对这部分数据进行了保护。