DeepSeek在AI领域的发展一直备受关注，其最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》更是引发了行业的广泛讨论。本文将深入解读DeepSeek的这一创新成果，探讨其如何通过稀疏注意力机制（Sparse Attention）解决超长上下文处理中的成本与效率问题。

DeepSeek-R1的开源引发了AI领域的广泛关注，其在推理、数学、代码等任务上的卓越表现以及极低的成本，使其成为与OpenAI竞争的有力对手。本文将深度拆解DeepSeek-R1的训练过程，从性能评估、训练方法、模型蒸馏到未来展望，全方位解析这一模型是如何炼成的。

在AI创业领域，许多创业者曾将希望寄托于提升模型的准确性，试图通过复杂的工程设计来弥补模型的不足。然而，随着AI技术的飞速发展，这种策略逐渐暴露出其局限性。本文将探讨为什么押注模型的灵活性，而非单纯的准确性，才是AI产品成功的关键。通过分析不同类型的AI产品和应用场景，文章揭示了灵活性如何帮助创业者更好地适应模型的快速迭代，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

在人工智能技术的飞速发展中，Sora作为OpenAI的最新视频生成AI模型，正以其革命性的能力改变我们对视觉内容创造的认识。这篇文章，我们一起来学习下其技术原理。

这篇文章介绍一下什么是预训练，并通过预训练了解一连串和ChatGPT相关的常见名词解释，监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及微调。

本文旨在探讨大模型的工作原理、应用场景及其未来的发展趋势，以期为读者提供一个全面、客观的视角。我们将从大模型的整体架构、工作原理、以及市面上现有的AI产品等方面进行深入剖析，帮助大家更好地理解这项前沿技术。

上一篇文章， 我们介绍了NLP的定义和基础认知。这篇文章，作者介绍了NLP的核心技术，通过技术讲解和案例，帮助大家达到“知其然又知其所以然”的效果。

大道至简，本文用通俗易懂的语言解释了Transformer的核心原理，对于我们这种没有基础的普通人，也是能快速理解的，也能对当前的大模型有更深入的认识。

在讨论Sora如何处理复杂视觉内容这一话题中，了解空间时间补丁（Spacetime Patches）这一概念是至关重要的。这篇文章里，作者便探讨了视频压缩网络及其与空间时间潜在补丁之间的关系，以及它们在视频生成过程中的作用，一起来看一下。

Sora的出现，带给了许多行业的从业人员一些震撼。那么作为产品经理，你是否了解Sora的核心能力在哪里？这篇文章里，作者做了探讨，并且还讨论了Sora如何启发产品设计和创新路径。一起来看看吧。

文章基于OpenAI官方公布的Sora技术文档，从模型能力、训练方式和技术原理三个角度出发，剖析Sora的出现对人工智能的发展，到底意味着什么？

本篇文章将深入探讨AI Agent是什么？它是如何运作的？它实际应用场景有哪些以及对我们的生活会带来哪些改变。请坐好，准备发车啦～