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
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。
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。
清华大学的DeepSeek从入门到精通-104页
复杂的电气设备在恶劣环境中会对轴承等关键零部件的健康造成重大威胁。微弱特征往往隐藏在诸多干扰之中,这给机械零部件的故障特征提取带来很大的困难。本文提出一种基于频率切片的图谱模型(Frequency Slice Graph Spectrum Model, FSGS Model),意在从提升的数据维度中搜寻契合轴承故障的特征信息。首先,以时频域中的频率切片组为图结构顶点,构造拉普拉斯矩阵。在保留时域特征的基础上,挖掘了故障特征在频谱中的联系。其次,建立了时频图傅里叶聚类。通过二叉树结构对聚类谱的阶数进行塔式分解并重构,提供了不同阶数组合。为了增加识别准确度,采用了谐波谱峭度(HSK)选择最优重构图谱带。通过构造仿真信号验证了该方法的可行性,并且应用于轴承内圈、外圈的故障诊断。与其它常用技术的比较验证了该方法的有效性。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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