该方法受到司法鉴定中对 DNA 比对过程的启发，通过模拟和构建真实世界中的深度伪造数据的总 population，引入统计学中随机采样的方法，科学且严谨地评估深度伪造检测模型的可靠性，从而提供关于模型性能的统计学指标，以作为法庭审判的潜在证据和辅助证据。一半是「赚钱」，另一半是「摘星 ASI」，而后者更像是提高盈利和股价的「砝码」。然而，通常来说，人们希望，一个可靠的深度伪造检测模型应同时具备良好

我得整体测试下来还是不错的，在生成复杂代码、数学推理上，think模式要比no think模型好，并且Qwen3的整体预训练数据量是Qwen2.5的一倍，有36T Tokens，也是下来血本了。

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从 15B token 开始，DIFF Transformer 展现出了显著优于 Transformer 的数学能力，至 20B token 结束的时候，准确率的差距达到了 11% 左右。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重

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如何大概预估我们某个op在某个GPU上的。https://blog.51cto.com/whaosoft/13949692

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/133613452W6000字综述大模型核心技术：本文2W6000字，10篇参考文献，内容涵盖了语言建模、预训练面临的挑战、量化技术、分布式训练方法，以及大语言模型的微调。此外，还讨论了参数高效微调（PEFT）技术，包括适配器、LoRA和QLoRA；介绍了提示策略、模型压缩方法（如剪枝和量化），以及各种量化技术（GPT

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我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13349569清华团队构建大型社会模拟器AgentSociety，推动智能社会治理与研究范式变革“凡我无法创造的，我就无法真正理解。” -- 费曼智能时代呼啸而来，正深刻改变着人们生产、生活和学习的方式。过去几十年里，社会科学家和相关领域的研究者，一直致力于通过实证数据与模型揭示人类行为和智能社会运行的基本规律，试图

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