摘要： 中国AI团队DeepSeek的研究成果DeepSeek-R1登上《自然》封面，成为全球首个通过完整同行评审的大语言模型，标志着AI研究从技术炒作迈向科学严谨。该模型通过纯强化学习实现推理能力突破，仅用29.4万美元训练成本便在数学推理等任务上超越GPT-4，同时完全开源推动技术民主化。尽管展现出类人类的系统2思维（如复杂推理与自我修正），但专家认为其距离真正的通用人工智能（AGI）仍有差距

强化学习（Reinforcement Learning， RL）作为人工智能的核心范式之一，历经数十年的发展，正迎来一场深刻的范式转移。曾以**战胜人类顶尖选手**的AlphaGo和**单任务游戏王者**DQN为代表的第一波RL浪潮，如今已突破虚拟环境的藩篱，在石油炼化、核能控制、蛋白质设计等复杂现实场景中崭露头角。2025年成为RL技术落地的关键分水岭，一系列融合算法创新与工程突破的研究，正在重

黑森林实验室开源FLUX.1 Kontext图像编辑模型，采用120亿参数流匹配架构，支持精准局部编辑、角色一致性保持等功能。在KontextBench测试中全面超越主流竞品，实现1024×1024分辨率3-5秒快速生成。模型通过开源许可免费提供，支持消费级显卡部署，同时提供专业版和企业定制方案。其创新技术将推动AI图像编辑进入平民化时代，并计划扩展至视频编辑领域。

摘要：FP8、BF16和FP16是三种不同精度的浮点数格式，在深度学习和高性能计算中广泛应用。FP8采用8位设计，分为E4M3和E5M2两种变体，适合推理和边缘计算；BF16具有与FP32相近的动态范围，适用于深度学习训练；FP16作为IEEE标准格式，平衡精度与性能，主要用于科学计算。三者在动态范围、尾数精度和硬件支持上各有优劣，需根据应用场景选择合适的格式以实现最优性能与精度的平衡。（149字

SCRIPT：单细胞顺式调控关系解码的革命性模型 摘要：女娲基因导航大模型（SCRIPT）通过创新的图因果注意力网络和大规模预训练策略，实现了单细胞水平顺式调控关系的精准预测。该模型结合生物学先验知识，在预测性能上显著超越现有方法（AUC提升15-30%），并能有效解析疾病相关非编码变异。核心创新包括：1）引入因果掩码机制的图注意力网络，强化生物学合理的连接；2）图谱规模单细胞数据的预训练表示学习

SCRIPT：单细胞顺式调控关系解码的革命性模型 摘要：女娲基因导航大模型（SCRIPT）通过创新的图因果注意力网络和大规模预训练策略，实现了单细胞水平顺式调控关系的精准预测。该模型结合生物学先验知识，在预测性能上显著超越现有方法（AUC提升15-30%），并能有效解析疾病相关非编码变异。核心创新包括：1）引入因果掩码机制的图注意力网络，强化生物学合理的连接；2）图谱规模单细胞数据的预训练表示学习

魔搭社区科学智能专区聚焦四大科学领域变革，通过分层架构设计（基础设施-专用模型-应用方案）推动AI for Science规模化落地。专区采用严格的模型准入标准，从创新性、可复现性等维度评估，确保科研价值。生命科学领域代表性模型Uni-Fold系列在蛋白质结构预测取得突破，提供从单体到复合物的完整预测能力。该专区显著降低科研AI应用门槛，促进跨学科研究范式革新，为科学发现提供智能新工具。

摘要：本文探讨了大模型参数效率优化技术，重点分析了阿里30B-A3B模型和混合专家(MoE)架构的创新设计。传统大模型存在参数利用率低的问题，而MoE通过专家子网络和门控机制实现稀疏激活，仅使用部分参数进行计算。文章详细解析了基础MoE层的代码实现和负载均衡改进方案，并深入介绍了阿里30B-A3B模型的核心设计——300亿总参数中仅激活30亿(10:1稀疏比)的高效架构。这些技术为解决大模型计算成

摘要：本文探讨了大模型参数效率优化技术，重点分析了阿里30B-A3B模型和混合专家(MoE)架构的创新设计。传统大模型存在参数利用率低的问题，而MoE通过专家子网络和门控机制实现稀疏激活，仅使用部分参数进行计算。文章详细解析了基础MoE层的代码实现和负载均衡改进方案，并深入介绍了阿里30B-A3B模型的核心设计——300亿总参数中仅激活30亿(10:1稀疏比)的高效架构。这些技术为解决大模型计算成

DeepSeek-V3.1-Terminus 是下一代突破性智能体模型，专注于解决语言一致性瓶颈和增强智能体协作能力。该模型通过创新的语言一致性增强器，在生成过程中动态监测语言上下文并智能调整策略，有效解决了中英文混杂问题。其核心技术包括词嵌入空间对齐优化、异常字符多层过滤系统（定义合法Unicode范围并检测异常模式）以及智能语言切换机制。Terminus显著提升了代码生成、搜索能力和复杂推理任