一句话：大模型界的拼夕夕，模型本身确实也有创新点，比如MLA、纯RL预训练、FP8混合精度，但更重要的是让我们看到了开源对闭源的生态挑战、中国对美国主导的有效追赶、极致工程优化的显著受益。
DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义，尤其对机器学习研发社区而言意义重大，主要原因有二：开源策略：提供了经过轻量化处理的蒸馏版本技术透明：公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样对的推理模型的完整训练方法
自GPT采用Transformer架构取得成功以来，经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新，主要为：多头潜在注意力即MLA 。
马斯克发布了史上最强Grok3大模型：Grok3和DeepSeek谁更强？
混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。
中服云工业物联网平台引入DeepSeek，全方位提升智能化能力
【新智元导读】奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
全球人工智能投资报告—投资总额创纪录
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
我国数字经济规模持续扩大，56、人工智能、云计算等技术的广泛应用加速了传统产业数字化转型进程。数据作为核心生产要素的流通与共享已成为经济增长的关键驱动力，国家数据局的成立也加速了这一进程，然而，数据的大规模流动也带来了泄露、滥用等安全风险，使得数据安全成为保障数字经济健康发展的核心议题。
中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。
针对负荷趋势性、周期性和日历特征的影响，本文提出一种考虑动态时间锚点和典型特征约束的年日均负荷曲线预测方法。根据实际算例结果得出以下结论。
基于调度系统导出的CIM/XML和CIM/E文档，本文从交直流状态估计数据生成的角度，对含有LCC、MMC的交直流混联系统进行统一迭代法状态估计建模，针对直流系统在网络中的比重逐步增加的发展趋势，对某地区交直流混联子系统进行状态估计和不良数据检测与辨识，
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