巴黎AI峰会｜Hugging Face CEO：DeepSeek 证明所有国家都可参与AI,机器学习,人工智能,hugging,github ...

现任首席科学家 Jeff Dean 、出走又回归的Transformer作者 Noam Shazeer ，与知名播客主持人Dwarkesh Patel展开对谈。

这是一个广为流传但相当片面的观点。 确实，DeepSeek在训练效率上展现出了优势，也暴露出一些头部的AI公司在计算资源使用上可能存在效率问题。 甚至英伟达短期的暴跌也可能也与这个误读广为流传有关。

眼下，不少 AI 开发者正在研究 DeepSeek 的技术路线。但是，一支国外团队却提出了别具一格的新方法。他们提出一种推理模型新路线， 这一路线绕开了思维链，通过采取深度循环隐式推理方式，为大模型性能扩展开辟了新维度。

本书专注于 Transformer 在自然语言处理中的实战应用，借助 Hugging Face Transformers 库，引导读者构建各类 NLP 应用。学习本书，你能深入理解 DeepSeek 如何基于 Transformer 架构实现自然语言处理的高效 ...

其中，在多组学测序方面，报告指出，在海量多组学数据的支持下，结合可编程生物学的驱动，运行自主实验室的 AI 系统可能会显著降低药物研发全流程的成本，从而改变这个长期停滞的制药行业的回报状况。

1. 谷歌两位大佬Jeff Dean和Noam Shazeer在播客节目中谈论了从PageRank到AGI的25年历程，分享了他们在谷歌的经历和发明。 现任首席科学家Jeff Dean、出走又回归的Transformer作者Noam ...

当人工智能与汽车工业的齿轮紧密咬合，自动驾驶技术正以颠覆性的姿态重塑人类出行的未来。在这场全球化的技术竞逐中，Mobileye——这家由计算机科学家Amnon Shashua教授掌舵的企业，始终以“高性能”的引擎驱动行业边界。从早期基于视觉感知的ADAS系统，到即将量产的“可脱眼”自动驾驶方案“Chauffeur”， ...

Hugging Face宣布，创业公司Physical Intelligence开发的π0（念作Pi-Zero）机器人模型已可集成到Hugging Face的开发组件LeRobot。

技术创新突破行业痛点、开源生态构建护城河、垂直场景精准赋能、资本与市场需求双轮驱动 ...

而市面上所谓“本地部署”方案，多为参数量缩水90%的蒸馏版，背后原因是671B参数的MoE架构对显存要求极高——即便用8卡A100也难以负荷。因此，想在本地小规模硬件上跑真正的DeepSeek-R1，被认为基本不可能。

对于NVIDIA RTX 3090，建议使用CUDA 11.2或以上版本。 cuDNN: 安装对应版本的cuDNN库以支持深度学习框架。 PyTorch: 安装支持CUDA的PyTorch版本。 Transformers库: 来自Hugging Face，用于处理和加载预训练模型。