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GitHub上一个开源项目彻底打破门槛：只需3块钱、2小时，普通人也能从零训练自己的语言模型！项目“MiniMind”上线即爆火，狂揽8.9k星标，技术圈直呼：“这才是AI民主化的未来！”
白天，安迪在一所名校数学系攻读研究生，夜晚，他则化身数据标注员，应招国内外各种大模型的标注任务，时薪大概在150元～300元。当Deepseek在1月下旬横空出世后，这个工作越来越为外人所知。
DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
卷赢大模型训练成本之后，DeepSeek正在重塑全球AI竞争格局。
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
YOLO 系列模型的结构创新一直围绕 CNN 展开，而让 transformer 具有统治优势的 attention 机制一直不是 YOLO 系列网络结构改进的重点。这主要的原因是 attention 机制的速度无法满足 YOLO 实时性的要求。
在大语言模型领域中，预训练 + 微调范式已经成为了部署各类下游应用的重要基础。在该框架下，通过使用搭低秩自适应（LoRA）方法的大模型参数高效微调（PEFT）技术，已经产生了大量针对特定任务、可重用的 LoRA 适配器。
2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院举办了“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”，瑞金医院携手华为共同发布瑞智病理大模型RuiPath。
生物学大模型又迎新里程碑！2025 年 2 月 19 日，来自 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家们，联合发布了生物学大模型 Evo2。
半个月前，字节的OmniHuman-1模型在全球的AI圈，都掀起了巨浪。可能有些朋友不知道这是个啥，我大概通俗易懂的解释一下 一张图+一段音频，就能生成超逼真的唇形同步AI视频。