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近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
原来，大型推理模型（Large Reasoning Model，LRM）像人一样，在「用脑过度」也会崩溃，进而行动能力下降。
BPO服务商往往处理周期漫长；因缺乏相关背景信息和权限，某些任务难以保质完成——终端客户的体验低效且充满挫败感。
这家初创公司希望让大公司争夺大众市场,而自己专注于吸引行业专业人士,并与 Lionsgate 达成一笔里程碑式的交易。
Transformer 很成功，更一般而言，我们甚至可以将（仅编码器）Transformer 视为学习可交换数据的通用引擎。由于大多数经典的统计学任务都是基于独立同分布（iid）采用假设构建的，因此很自然可以尝试将 Transformer 用于它们。
这份提示词有很多哲学性思考，很多表达让我看到背后的设计者把claude当成一个人去设计。 我猜，应该是Amanda Askell（Anthropic负责alignment和character design，是学哲学的一位女生，也是我的榜样) 主要设计的。
大概从三四个小时前开始，两家大模型公司潞晨科技创始人尤洋和硅基流动创始人袁进辉，在社交平台公开互怼。先是尤洋在知乎对袁进辉发难，发文《坑人的硅基流动》，尤洋称本来不想发这些东西，但是硅基流动的袁进辉老师频繁在朋友圈里阴阳他。"这家公司疑似组织水军在网上长期黑我。今天DeepSeek有一篇文章指向我，他也在那里煽风点火。"
3月1日，潞晨科技官微发布了两则消息。先是宣布：“尊敬的用户，潞晨云将在一周后停止提供DeepSeek API服务，请尽快用完您的余额。如果没用完，我们全额退款。”后又发布消息：“感谢网友的热心提醒，Colossal-AI此前发布对DeepSeek-R1（671B）模型的LoRA微调，在参数加载过程中因参数名称不匹配的Bug导致Loss异常，已在GitHub线上修复。”
DeepSeek公开推理系统架构，成本利润率可达545%！明天还有更大惊喜吗？
DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明：预训练Scaling Law不是OpenAI的护城河。将来95%的算力将用在推理，而不是现在的训练和推理各50%。OpenAI前途不明，生死难料！