（Timothy Gowers）：英国剑桥大学（获奖时），英国剑桥大学（当前/最后） "因其对函数分析和组合学的贡献，发展了无限维几何的新视角，包括解决巴拿赫的两个问题和发现所谓的高尔斯二分法：每个无限维巴拿赫空间要么包含具有许多对称性的子空间（在技术上，具有无条件基），要么包含其上每个算子都是指标为零的弗雷德霍姆算子的子空间。（Atle Selberg）：美国高级研究院（获奖时），美国高级研究院

所以我们想加倍投入。很早以前，CZI搞了一个Cell Atlas项目，积累了1亿个细胞数据，是世界最大的标准化单细胞数据库。搞科研的小伙伴都知道，经费不是那么好申请的，实验周期也很受限制，毕业和晋升压力超大。扎克伯格说，就像语言模型，要先训练出不同的专项能力，再慢慢训练成一个通用模型。原因很简单，美国总统几年一换，教育、政策这种依赖于政治的东西，很容易被推翻。长期来看，投资基础研究的回报是最高的，

OLMo 2的发布是基于今年早些时候发布的首个OLMo模型，Ai2团队采用了创新的两阶段训练方法。他们首先在包含3.9万亿token的大型数据集上进行训练，然后使用来自学术内容、数学练习册和指令集的高质量数据进行优化。等流行的开放权重模型不同，它不仅提供模型权重，还包括了工具、数据集、训练配方等所有用于开发模型的内容。团队特别关注训练的稳定性，并对此进行了关键的改进，以防止在长时间的训练过程中出现

训练性能在本文指机器（GPU、NPU或其他平台）在指定模型和输入数据的背景下，完成一次端到端训练所需要花费的时间，考虑到不同模型的训练数据量和训练轮次（epoch）差异，此处定义的性能是在完成一个batch训练所需花费的时间。而端到端通常是指完成一个AI模型单步训练的过程。也就是说，本文所讨论的性能的衡量和性能的优化，都是站在模型角度上。单batch总时间 = 数据加载时间 +模型前反向时间 +

Cline 插件采用模块化设计，主要由以下核心组件构成：ClineProvider：负责状态管理和 UI 交互Cline：核心业务逻辑处理外部服务集成：包括 AI 服务、认证服务等工具系统：提供文件操作、命令执行等能力工具统一在VS Code 中集成文件操作、命令执行、浏览器控制等能力提供统一的界面来执行各种开发任务减少工具切换带来的认知负担智能自动化通过 AI 理解开发者意图自动完成重复性工作智

这种“开放核心+增值服务”的商业模式，既保证了开源社区的活跃度，又为公司创造了可持续的商业化路径——无论是企业级定制服务、云训练资源售卖，还是未来可能推出的认证体系与应用市场，都有望成为盈利增长点。它以开放姿态汇聚开发者，以技术创新解决行业瓶颈，以平台能力降低使用门槛，最终目标直指构建一个属于中国的、具有全球影响力的具身智能基础设施。这一架构创新不仅提升了技术上限，也为未来的跨平台协同、远程操控、

当下开源的语音大模型（最好是端到端）有哪些Web-SearchPoe当前开源的端到端语音大模型主要有以下几种：Mini-Omni这是全球首个开源的端到端实时语音多模态模型，支持语音输入和流式语音输出。Mini-Omni通过文本和语音的同时生成，降低了语音推理的难度，并且避免了传统模型在生成完整文本后再生成语音的延迟问题。该模型在使用较小参数（0.5B）和少量数据的情况下，表现出色，尤其在实时语音问

【代码】安装flash-Attention报错的解决。

在英文输入下，我重复运行了10次，平均下来秘塔信息源的中英文比例大概是在4:1，数量大概是在普通版 Perplexity 的5倍上下，是 Pro 版 Perplexity 的2倍左右。我也尝试过两个页面并排，让眼睛余光能撇到进度，但这样会占据我14寸屏宝贵的面积，尤其是在写代码、写作的时候，我巴不得把屏幕当作31寸用。所以今天我来试试看，把秘塔变成我信息处理的主引擎，看看这二十倍速的AI搜索能不能

38B硬刚DeepSeek-R1。