大语言模型
豆包 1.5 · 深度思考模型上线边缘大模型网关 可免费领百万Tokens
4月25日，字节跳动旗下的火山引擎宣布，其最新发布的豆包1.5·深度思考模型已全面上线边缘大模型网关，并为用户提供高达500万tokens的免费使用额度，这一举措在AI领域引起了广泛关注。豆包1.5·深度思考模型是火山引擎推出的高性能AI模型，它在数学、代码和科学等专业领域的推理任务中表现卓越，已达到或接近全球顶尖水平。该模型不仅在推理任务中表现出色，在创意写作等非推理任务中也展现出强大的泛化能力
Anthropic重磅开源！“电路追踪”工具解锁AI大脑，揭秘大模型决策全过程
近年来，大语言模型（LLM）的快速发展为人工智能领域带来了前所未有的突破，但其内部决策过程却常常被视为“黑盒子”，难以捉摸。5月29日，AI研究领域的明星公司Anthropic发布了一项重大开源成果——“电路追踪”(Circuit Tracing)工具，为破解大模型的内部工作机制提供了全新视角。这一工具不仅能帮助研究人员深入探索AI的“思考”过程，还为推动更透明、可控的AI发展迈出了重要一步。以下
北大研发全球首个基因挖掘大模型 SYMPLEX，助力生物制造新时代
近日，北京大学定量生物学中心的钱珑团队成功研发出全球首个专门用于功能基因挖掘的大语言模型 SYMPLEX。这一创新的模型能够从海量的生物文献中高效筛选出具有特定功能的关键基因，推动生物科技的发展。SYMPLEX 的问世，标志着基因挖掘技术进入了一个全新的阶段。团队利用这一模型，进行 mRNA 加帽酶基因的挖掘，并取得了显著的成果:新发现的加帽酶活性远超目前用于 mRNA 疫苗生产的商业化酶。这一成
正式开源！DeepSeek-R1-0528震撼发布，性能直逼OpenAI o3，免费API已上线
近日，AI领域迎来重磅消息!中国AI初创公司DeepSeek正式发布了其开源大语言模型 DeepSeek-R1-0528的最新版本。这一更新不仅在性能上实现了重大突破，还通过免费API的提供进一步推动了AI技术的普及与应用。以下，AIbase将为您详细解析此次更新的亮点与意义。性能飞跃:LiveCodeBench表现媲美o3高级版根据最新消息，DeepSeek-R1-0528在LiveCodeBe
Qwen3即将来袭：阿里云新模型相关支持已正式合并至vLLM代码库
近日，阿里云旗下人工智能大模型系列Qwen迎来重要进展，其下一代模型Qwen3的相关支持已正式合并至vLLM（高效大语言模型推理框架）的代码库中。这一消息迅速引发了科技圈的热烈讨论，标志着Qwen3的发布已进入倒计时阶段。据悉，Qwen3将包含至少两个版本:Qwen3-8B和Qwen3-MoE-15B-A2B，分别代表不同规模和架构的创新尝试，为开发者与企业用户带来了更多期待。Qwen3-8B作为
通义实验室、北大发布新技术ZeroSearch 让LLM检索能力激活，成本降低88%
最近，通义实验室和北京大学的研究团队推出了一项名为 ZeroSearch 的创新框架，这一新技术可以在不需要真实搜索的情况下，激活大语言模型的检索能力，并且训练成本降低了惊人的88%。这一突破为大语言模型的训练和应用提供了全新的思路。传统的训练方法通常依赖于真实的搜索引擎来获取信息，这不仅造成了高昂的 API 调用成本，还可能因搜索结果的质量不稳定而影响模型的表现。ZeroSearch 巧妙地通过
AI进化论——音乐、绘画和舞蹈的DeepSeek时刻
声明：本文来自于微信公众号 AI微果酱，作者：黄永轩，授权站长之家转载发布。“昔者仓颉作书，而天雨粟，鬼夜哭”——人类掌握文字后，天地为之动容，因为属于人类的文明诞生了。“仓颉作书”出自西汉《淮南子》，距离人类掌握文字已经过去了千年。也许，下一个千年，后人记载2025年大语言模型的涌现时，也会做出类似的描述。当机器掌握文字后，人类文明必然发生嬗变，只是身在局中的我们，感知不到这种天地动容的震撼
北大团队首次系统性评估大语言模型心理特征，推动AI评估新标准
在人工智能迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）展现出了超凡的能力，但如何科学评估它们的 “心智” 特征，比如价值观、性格和社交智能，依旧是一个亟待解决的难题。近期，北京大学的宋国杰教授团队发布了一篇全面的综述论文，系统梳理了大语言模型心理测量学的研究进展，为 AI 的评估提供了新视角。这篇论文名为《大语言模型心理测量学:评估、验证与增强的系统综述》，长达63页，引用了500篇相关文献。随着 LLM
Gemini-2.5-pro在MathArena评测中展现卓越数学能力 远超其他模型
2025年4月3日消息：根据MathArena最新发布的大语言模型数学能力评测结果显示，Google的Gemini-2.5-pro以绝对优势领跑，在未污染的高难度数学竞赛中展现出令人瞩目的表现。突破性成绩Gemini-2.5-pro在MathArena平台的严格评测中取得了24.40%的准确率，这一成绩不仅位居榜首，更是与第二名DeepSeek-R1 的4.76%形成鲜明对比，领先优势达到惊人的五