10 分钟讲清什么是大模型的尺度定律（Scaling Law）
大模型尺度定律揭示参数、数据与算力需协同扩展，盲目堆参数反会降低效率——Chinchilla研究已证实小模型配更多数据效果更优。当前高质量数据成新瓶颈，合成数据与MoE架构正成为突破关键。
HuggingFace 推出了免费智能体（AI Agent）开发课程
Hugging Face 推出免费 AI 智能体开发课程，涵盖原理、设计与实战，支持 smolagents、LangChain、LlamaIndex 等主流框架；学员可发布智能体至 Hugging Face Hub、参与社区挑战与横向评估，完成作业后获官方结业证书。
从 V0 到 R1，deepseek 如何追平 GPT-4
DeepSeek 两年内从2023年V0迭代至2025年R1，在数学、逻辑与编程能力上追平GPT-4；通过MoE、MLA等架构创新，参数达6710亿，并以跨架构蒸馏技术实现高性能轻量部署，标志AI研发正转向“能力驱动”。
混合专家模型：AI 界的专家会诊制如何让大模型更高效？
混合专家（MoE）架构让大模型像“专家会诊”：通过门控机制动态调用不同子网络处理输入，训练中自然形成专长。Mixtral用8个专家超越GPT-3.5，DeepSeek R1总参6710亿但仅激活370亿，显著降本增效。
什么是大语言模型 LLM 蒸馏？
LLM蒸馏是将大模型（教师）通过概率分布输出的知识迁移至小模型（学生）的技术，由Hinton团队2015年提出。它能在大幅压缩参数量与资源占用的同时，保留97%左右的性能，如DistilBERT体积降40%、速度升60%。DeepSeek R1已推出1.5B–70B多档蒸馏版，支持低配设备本地部署。
DeepSeek R1 是如何炼成的
DeepSeek R1 经历V1至R1 Zero四阶段迭代，融合强化学习与监督微调，采用MoE架构提升效率；仅用2048块H800 GPU即逼近OpenAI顶级模型性能，显著降低训练与推理成本，推动高效透明AI推理落地。
一键复用创作风格：Frames 让 AI 绘画也能有自己的 “专属滤镜”
Runway 新推出的 Frames 模型支持“一键复用创作风格”，用户可预设或自定义样式模板，聚焦色调、光线、纹理等通用风格要素，或为特定场景详述效果，避免重复输入提示词，显著提升 AI 绘画效率与风格一致性。
最通俗易懂的 DeepSeek 核心技术介绍
DeepSeek 用“自言自语”式思维链提升推理准确性，以类婴儿试错的纯强化学习优化策略，并将6710亿参数大模型能力蒸馏至7B小模型——在数学、编程等任务上媲美甚至超越OpenAI o1，让高性能AI真正落地普通设备。
如何通过 DeepSeek 构建各种超级 AI 工具
技术达人Julian Goldie演示如何用DeepSeek搭配Make.com、Ollama、Bolt.diy等免费工具，构建自动化SEO工作流：从Google表格取关键词，经DeepSeek生成优化内容，自动发布至WordPress，全程零API费用，适合想快速落地AI应用的开发者和运营人员。