DeepSeek 开源华为昇腾芯片编程工具,TileLang 成核心
DeepSeek 与华为合作,开源了面向昇腾芯片的编程工具,核心是源自北京大学的 TileLang 语言,DeepSeek 称其比 CUDA 编程模型更简单,并已用约一年、现为公司 AGI 工作的主要工具。
DeepSeek 与华为合作,开源了面向昇腾芯片的编程工具,核心是源自北京大学的 TileLang 语言,DeepSeek 称其比 CUDA 编程模型更简单,并已用约一年、现为公司 AGI 工作的主要工具。
Steve Yegge 关闭了 Gas Town,并承认尽管每月在 coding agent 订阅上花费数千美元,也只做出了 Gas Town 这一个项目。Databricks 向约 3,500 名工程师推出 GPT-6 Astra,称其在高复杂度系统设计和长程任务上明显优于 Opus 5 / Sol 5.6,但总编码支出增加约 60%,为此设立了专门子预算鼓励选择性使用。
IBM Research 在博客中对比自家的 ALTK-Evolve 与 ACE 两种智能体记忆方法,两者都不压缩经验教训,差异在于交付:ACE 每步注入完整 playbook,ALTK-Evolve 按任务和模型能力检索适量 guideline。
英国 AISI 分析显示,开源权重模型与闭源前沿模型的网络安全能力差距在缩小:GLM-5.2 和 DeepSeek-V4-Pro 已接近比其早发布 4 至 7 个月的闭源前沿模型,而 2025 年大部分时间这一差距为 6 至 10 个月。
DeepSeek 发布 V4,在 Hub 上开源 DeepSeek-V4-Pro(1.6T 总参数 / 49B 激活)和 DeepSeek-V4-Flash(284B 总参数 / 13B 激活)两个 instruct 及对应 base 检查点,均支持 1M token 上下文。
推荐理由:文章拆解了 V4 为长上下文与 Agent 场景做的架构与后训练设计,读者可据此评估开源模型跑长任务的部署成本。
Hugging Face 发布三部曲系列的第三篇也是收官篇,分析 2025 年 1 月“DeepSeek Moment”以来中国开源 AI 社区的演进路径,并展望开源的未来方向。
Hugging Face 发布三篇系列博客的第二篇,分析 2025 年 1 月 DeepSeek 时刻以来中国开源社区的架构与硬件选择。
Hugging Face 发布系列博客首篇,复盘 DeepSeek R1 发布一年来中国开源 AI 生态的变化。R1 通过 MIT 许可证和公开推理路径降低了技术、采用和心理三重门槛,成为 Hugging Face 史上最受欢迎模型。
Hugging Face 发布长文分析全球算力格局变化,指出中国开源权重模型的进展正与国产 AI 芯片的快速发展相互推动。近几个月华为昇腾、寒武纪等国产芯片已开始支撑热门开源模型的推理,蚂蚁集团、百度等开始在国产硬件上训练模型。
推荐理由:文章把美国出口管制与中国芯片进展、开源模型效率创新放在同一条线索里梳理,帮助读者理解算力格局变化的来龙去脉。
Featherless AI 成为 Hugging Face Hub 支持的 Inference Provider,用户可在模型页面直接使用其 serverless 推理服务。
Hugging Face 发布长文,回顾 2024 年 4 月以来视觉语言模型(VLM)的关键变化与趋势。
推荐理由:Hugging Face 系统梳理了过去一年 VLM 的新架构、多模态 RAG、智能体与安全模型,可作为领域入门与选型参考。
DeepSeek-V3 更新版 0324 上架 Hugging Face Hub,架构与原版相同并改为 MIT 许可,重点改进指令遵循、代码与数学能力。官方基准显示 MMLU-Pro 75.9→81.2、AIME 39.6→59.4、LiveCodeBench 39.2→49.2,常与 GPT-4.5 相当、普遍强于 Claude-Sonnet-3.7。
推荐理由:原文汇总了基准对比、能力改进细节和多种本地部署路径,读者可据此评估是否在自己的工作流中替换旧版 V3。
Hugging Face 在 Open R1 第三次更新中发布了从 DeepSeek-R1 蒸馏的 CodeForces-CoTs 数据集(近 10 万样本)、2024 年 IOI 题目构成的 IOI 基准,以及基于 Qwen2.5 Coder 微调的 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B。
推荐理由:Hugging Face 官方复盘训练过程,给出样本打包、学习率等可复用经验,并附带完整数据集、基准和评测代码。
Hugging Face 发布 Open-R1 项目启动一周后的进展更新,目标复现 DeepSeek-R1 缺失的训练管线与合成数据。
推荐理由:官方一周进展报告给出可复现的评测数字、GRPO 训练管线与大规模推理生成的具体配置,读者可以直接沿用其工程做法。
Hugging Face 博客发布教程,用 GRPO 强化学习在 Countdown 数字游戏上训练 Qwen2.5-3B-Instruct,复现 DeepSeek-R1 论文中的小型 aha moment。
推荐理由:原文提供完整的 GRPO 训练代码、配置和分步训练观察,读者可以照此在开源模型上复现小型推理涌现实验。
Hugging Face 与 AWS 合作发布指南,介绍如何用 Hugging Face Inference Endpoints、Amazon Bedrock Marketplace。
Hugging Face 发布博客宣布启动 Open-R1 项目,目标是在开放环境下重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程。博客解释了 DeepSeek-R1 基于DeepSeek-V3 的两阶段训练方法,包括 R1-Zero 用 GRPO 纯强化学习训练和 R1 的冷启动微调加多轮 RL 提炼,并指出 DeepSeek 未公开训练数据、训练代码和超参数细节。
Hugging Face 发布视觉语言模型入门教程,介绍其图像编码器、投影层与文本解码器等核心结构,并列出 LLaVA 1.6、KOSMOS-2、Qwen-VL 等开源模型。