國內(nèi)高速部署 VibeThinker-1.5B：輕量模型的高推理實踐 在算法競賽和數(shù)學(xué)解題場景中，越來越多開發(fā)者開始意識到一個趨勢：大參數(shù)不再等于強能力。面對動輒上百億甚至千億參數(shù)的閉源模型，訓(xùn)練成本高昂、部署門檻高、響應(yīng)延遲長等問題…

近年來，山東樓市進入品質(zhì)競爭新階段，購房者對房企的交付兌現(xiàn)、物業(yè)品質(zhì)、生活運營要求日益嚴苛。2024年數(shù)據(jù)顯示，山東房企投訴中35%集中于交付減配、物業(yè)缺位、社區(qū)服務(wù)不足三大痛點，而央企背景、高兌現(xiàn)力的房企逐…

｜ 導(dǎo)語本期是李宏毅「生成式AI時代下的機器學(xué)習(xí)（2025）」系列課程第七講《DeepSeek-R1 這類大型語言模型是如何進行「深度思考」（Reasoning）的？》的全程實錄。課程將帶您深入剖析大型語言模型進行「深度思考…

VibeThinker-1.5B-APP 安全性評估：小模型如何實現(xiàn)高可信推理 在當前大語言模型爭相“軍備競賽”的背景下，參數(shù)規(guī)模動輒數(shù)百億甚至萬億，訓(xùn)練成本以千萬美元計。然而，微博開源的 VibeThinker-1.5B-APP 卻反其道而行之——僅用約7,80…

單元測試自動生成：結(jié)合VibeThinker提高軟件工程質(zhì)量 在算法密集型項目中，你是否曾為編寫單元測試而反復(fù)推敲邊界條件？一個看似簡單的 max_subarray_sum 函數(shù)，可能需要覆蓋空數(shù)組、全負數(shù)、單元素等十幾種場景。人工設(shè)計不僅耗時&a…

Git 報錯解決：遠程倉庫 origin 已存在（remote origin already exists） 在將本地項目關(guān)聯(lián)到 GitHub 遠程倉庫的操作中，經(jīng)常會遇到 remote origin already exists 報錯，這是新手入門 Git 時的高頻問題，本文將…

第一章：零停機部署的核心挑戰(zhàn)與目標在現(xiàn)代高可用性系統(tǒng)架構(gòu)中，零停機部署已成為保障用戶體驗與業(yè)務(wù)連續(xù)性的關(guān)鍵能力。其核心目標是在不中斷服務(wù)的前提下完成應(yīng)用版本的更新，確保用戶無感知地訪問最新功能。然而，實現(xiàn)這一目標面臨…

Self-consistency集成策略：提升VibeThinker答案一致性方法 在當前大語言模型廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)推理與代碼生成的背景下，一個核心挑戰(zhàn)日益凸顯：如何讓參數(shù)規(guī)模僅15億的小模型，在不依賴龐大數(shù)據(jù)中心和千億級算力的前提下，依…