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DeepSeek版o1，有消息了。还未正式发布，已在代码基准测试LiveCodeBench霸榜前三，表现与OpenAI o1的中档推理设置相当。注意了，这不是在DeepSeek官方App已经能试玩的DeepSeek-R1-Lite-Preview（轻量预览版）。
近年来，视觉大模型（Large Vision Language Models, LVLMs）领域经历了迅猛的发展，这些模型在图像理解、视觉对话以及其他跨模态任务中展现出了卓越的能力。然而，随着 LVLMs 复杂性和能力的增长，「幻觉现象」的挑战也日益凸显。
不断迭代简单的提示词「write better code」，代码生成任务直接提速100倍！不过「性能」并不是「better」的唯一标准，还需要辅助适当的提示工程，也是人类程序员的核心价值所在。
本文介绍了一篇由浙江大学章国锋教授和商汤科技研究团队联合撰写的论文《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》。
随着语言大模型的成功，视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速，但在长上下文场景下表现却不尽如人意，这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
“欧洲版 OpenAI” Mistral 的代码模型 CodeStral，又上新了！ 而且与 DeepSeek V2.5 和 Claude 3.5 平起平坐，共同位列 Copilot 竞技场第一名。
AI 的编程能力已经得到了证明，但还并不完美。近日，BuzzFeed 的资深数据科学家 Max Woolf 发现，如果通过提示词不断要求模型写更好的代码（write better code），AI 模型还真能写出更好的代码！
学习并掌握“领域化”知识，才是AI编程在企业成功落地的关键。 AI创业的成功范式，不只局限于大模型。
Falcon 方法是一种增强半自回归投机解码框架，旨在增强 draft model 的并行性和输出质量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon 可以实现约 2.91-3.51 倍的加速比，在多种数据集上获得了很好的结果，并已应用到翼支付多个实际业务中。
真正有用的主力模型。