语音合成也遵循Scaling Law，太乙真人“原声放送”讲解论文 港科大等开源
Llasa团队分享了他们基于Transformer的语音合成模型的研究成果，该模型展示了通过扩展计算资源来提高语音合成效果的能力。研究揭示了训练时间和推理时间扩展对性能的影响，并开源了代码和权重以供其他研究人员参考。
Transformer架构
“Transformer就像燃油车，attention-free才是新能源” 对话RWKV创始人彭博
能创始人彭博正专注于一个更宏大的愿景。
在他看来，某个模型的爆火只是AI进化的一个普通节点，真正的技
刚刚！大模型的门槛，又被打下来了！
DeepSeek爆火，高性能低成本让企业接入AI成为必然趋势。年薪高达154W的大模型全栈工程师等岗位火热招聘，普通程序员面临被AI替换风险。知乎知学堂推出大模型应用开发工程师速成计划，免费学习名额仅限100人，助力入局大模型开发及提升竞争力。
吊打ChatGPT，脚踩Claude：DeepSeek 自我介绍
大模型已成为中国AI研究主流。DeepSeek在中文语义处理方面表现出色，成功翻译了俄罗斯教授的经济学导论。DeepSeek还提供了文本生成、分类与情感分析、问答系统等多样的功能。
仅缩小视觉Token位置编码间隔，轻松让多模态大模型理解百万Token！清华大学，香港大学，上海AI Lab新突破
文章介绍了V2PE（Variable Vision Position Embedding），一种用于增强视觉-语言模型在长上下文场景表现的位置编码方法。通过实验验证了其有效性和优势，为视觉-语言模型的发展带来了新的机遇。
关于神经网络的输入格式——数据集的处理。关于神经网络模型的结构说明
开发大模型包括数据集处理、模型设计与训练等步骤，以Transformer为例详解其结构；主要包含输入嵌入、编码器解码器架构和多头注意力机制等内容。