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现有的可控Diffusion Transformer方法，虽然在推进文本到图像和视频生成方面取得了显著进展，但也带来了大量的参数和计算开销。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
通过Deepseek、ChatGPT、Gemini等大模型说出来的话，不少没有辨别能力的小伙伴就会默认是公道与正确的。其实是未必。1.Deepseek、ChatGPT、Gemini等联网搜索的结果与规则还在完善；
3月3日，智谱公布了最新一轮融资：本轮战略融资金额超10亿元人民币，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等。智谱称：此次融资旨在推动智谱国产基座GLM大模型的技术创新和生态发展。
AI如何理解物理世界？视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破，无需硬编码核心知识，在自监督预训练中展现出对直观物理的理解，超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。
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。
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。
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。"