对于我的 Ubuntu 1.2 发行版，从 WSL20 升级到 WSL04 时，虚拟机无法连接到网络。错误消息包括：无法访问网络;临时故障解决;名称解析等暂时失败。网站上有很多文章，其中许多文章都没有解决问题。本页总结了这些问题的解决方案，希望能为您节省大量时间。

(开源的)大语言模型（LLMs），特别在Meta发布了LLaMA之后，Llama 2更逐步完善且被应用于更广泛的领域在本文中，我想演示在本地运行此类模型的六种方法，即在您的计算机上运行。这对于在助手角色中使用此类模型可能很有用，类似于您在浏览器中使用 ChatGPT 的方式。但是，这对于试验模型或部署与 OpenAI 兼容的 API 端点进行应用程序开发也有所帮助。请注意，我只关注 GPT 风格的

在性能方面，FlashInfer 在多个基准测试中表现出色，显著减少了延迟，特别是在处理长上下文推理和并行生成任务中表现出色。优化的共享前缀解码 :通过分组查询注意力（GQA）和融合的旋转位置嵌入(RoPE)注意力，FlashInfer 实现了显著的速度提升，例如在长提示解码方面，比 vLLM 的 Page Attention 实现快31倍。全面的注意力内核 :支持多种注意力机制，包括预填充、解码

近日，阿里巴巴在深夜推出了全新的开源视频生成模型 Wan2.1，该模型凭借14B 的参数量迅速占据了 VBench 榜单的顶端，成为目前视频生成领域的佼佼者。与此之前发布的 QwQ-Max 不同，Wan2.1在复杂运动的细节处理上表现出色，能够流畅地实现多个人物的同步舞蹈，令人惊叹不已。官方演示中，Wan2.1不仅成功克服了静态图像生成中的难题，如文字的处理更是达到了新的高度。对于普通用户来说，虽

DeepSeek-V3-0324的震撼，不仅在于技术指标的飞跃，更在于它证明了顶级AI可以同时做到开源、免费、高性能。当硅谷还在争论"闭源模型是否更安全"时，DeepSeek用代码向世界宣告：真正的技术革命，永远属于那些把星辰大海写进开源协议的人。现在，打开你的Mac，启动那个352GB的模型文件吧——AI编程的全民时代，已经来临。

DeepSeek开源周第四天的活动到此结束。借助DualPipe和EPLB，DeepSeek正在大胆地优化人工智能训练，使其更快、更高效，并且人人都能使用。得益于他们的开源方法，我们都成为了这一激动人心的旅程的一部分。那么，您的下一步行动是什么？您准备好将这些工具整合到您的项目中了吗？请在下方留言，告诉我们您是如何使用 DeepSeek 的创新成果的。下次再见，继续建设，继续探索，让我们拭目以待人

360智脑团队与北京大学联合研发的中等量级推理模型 Tiny-R1-32B-Preview 正式发布。这一模型仅以5%的参数量，成功逼近了 Deepseek-R1-671B 的满血性能，展现了小模型在高效推理领域的巨大潜力。该模型在多个关键领域的表现尤为突出。在数学领域，Tiny-R1-32B-Preview 在 AIME2024评测中取得了78.1分的成绩，与原版 R1模型的79.8分相当接近，

虽然DeepSeek开源周的狂欢已经谢幕了，但是由我来帮各位回顾一下。Deepseek 以 FlashMLA 这一重要版本拉开了开源周的序幕。作为一名开发人员，我很高兴能深入了解这款新内核是如何彻底改变人工智能性能和 GPU 优化的，特别是针对英伟达™（NVIDIA®）的 Hopper GPU。让我们来分析一下 FlashMLA 是如何改变游戏规则的。

大语言模型真的可以推理吗？LLM 都是“参数匹配大师”？苹果研究员质疑 LLM 推理能力，称其“不堪一击”！苹果的研究员 Mehrdad Farajtabar 等人最近发表了一篇论文，对大型语言模型 （LLM） 的推理能力提出了尖锐的质疑，他认为，LLM 的“推理” 能力，其实只是复杂的模式匹配，不堪一击！论文作者研究了包括 Llama、Phi、Gemma、Mistral 等开源模型，以及 GPT

玛丽皇后大学专门研究人工智能的研究员迈克-库克（Mike Cook）认为，即使"Correction"能像宣传的那样发挥作用，它也有可能加剧人工智能的信任和可解释性问题。在被问及有关 Correction 模型的背景介绍时，该发言人指出，微软研究团队最近发表了一篇论文，描述了这些模型的预生产架构。如果检测到幻觉，分类器就会引入第二个模型，即语言模型，试图根据指定的"基础文件"纠正幻觉。毕马威会计师