TypeScript超越Python成GitHub上使用最广语言,AI是主要驱动力
TypeScript超越Python成GitHub上使用最广语言,AI是主要驱动力开发者最常使用的编程语言是什么?相信很多人都会不假思索地选择 Python。
开发者最常使用的编程语言是什么?相信很多人都会不假思索地选择 Python。
在处理短文本时,大语言模型(LLM)已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成(RAG)等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
两人小团队,仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR?? 复刻版名叫DeepOCR,还原了原版低token高压缩的核心优势,还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源,而且无需依赖大规模的算力集群,在两张H200上就能完成训练。
智东西11月4日消息,11月3日,美国生成式AI医疗独角兽Hippocratic AI宣布完成1.26亿美元(约合人民币8.97亿元)的C轮融资,谷歌母公司Alphabet旗下独立成长基金CapitalG参投。此轮融资也让该公司的估值达35亿美元(约合人民币249.24亿元),总融资额达到4.04亿美元(约合人民币28.77亿美元)。
前不久我写了一篇百度最新的OCR模型(PaddleOCR-VL)的文章反响还不错。
多模态大模型(MLLM)在自然图像上已取得显著进展,但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时,细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。
在NeurIPS 2025论文中,来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST(Vision-centric Token Compression in LLM),为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是,这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
DeepSeek-OCR这段时间非常火,但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”,而不是“跨设备跨后端”的通吃实现,因此无法直接在苹果设备上运行,对于Mac用户来说,在许多新模型诞生的第一时间,往往只能望“模”兴叹。
近期,DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路,然而它主要研究的是通过模型的OCR能力,用图片压缩文档。
近日,来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。