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阶跃星辰开源 Step-DeepResearch,经济高效的端到端深度研究模型

阶跃星辰开源了参数规模为320亿(32B)的深度研究模型:Step-DeepResearch,其在深度研究能力上媲美OpenAI o3-mini和Gemini 2.0 Flash等顶级商业模型,但部署成本降低至不足十分之一(单次调用成本<0.5元人民币)。 https://github.com/stepfun-ai/StepDeepResearch 模型概述 Step-DeepResearch是一款经济高效的端到端深度研究Agent模型,专为开放式研究场景中的自主信息探索和专业报告生成而设计。 原子能力集成:通过将复杂的研究任务分解为可训练的原子能力(包括规划、信息检索、反思和交叉验证以及专业报告生成),并在模型层面实现深度内化,该系统确保在单次推理过程中实现闭环反思和动态校正。 渐进式训练流程:我们建立了一条完整的优化路径,从智能体中期训练到监督式微调(SFT)和强化学习(RL),将训练目标从“预测下一个词元”重塑为“决定下一个原子动作”。这种方法有效地增强了模型在复杂环境中的自适应能力和泛化性能。 跨模型规模的卓越表现:Step-DeepResearch 仅拥有 320 亿个...

OSC林师授:开源中国社区从资讯站到AI化实践

2025 年 12 月 27 日,第十五届深度开发者与用户大会( DDUC 2025 )在湖北武汉成功举办。本届大会以“ Created by deepin, Built by You ”为主题,汇聚了来自全国各地的开发者、贡献者、合作伙伴与社区用户,共同回顾 deepin 社区在 2025 年的成长轨迹,探讨技术演进路径,展望开源生态的未来。 开源中国 OSCHINA.NET 负责人 林师授 受邀出席并发表主题演讲《开源中国社区从资讯站到 AI化实践》。他介绍,开源中国社区(OSCHINA)成立于2008年,是国内领先的开源技术社区。早期的 OSCHINA 属于典型的开源资讯聚合平台,汇聚了大量的开源项目、开源资讯和开发者原创技术内容。但随着人工智能的飞速发展,社区迎来了新的机遇与挑战。为此,OSCHINA 前瞻性地启动了AI化跃迁战略:从传统资讯站演进为“多 Agent 驱动的生产力平台”。这一2.0版愿景旨在融合AI能力,让社区从内容分发升级为开发者的智能生产力平台。 围绕“开源 × AI”的战略,林师授指出,OSCHINA引入了一系列AI技术应用到社区产品中,让知识获取与内容创...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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