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作者 | Yoky邮箱 | yokyliu@pingwest.comDeepSeek、李飞飞、LIMO,全球的 AI 界近期几乎都被这几个名词环绕,而这一切的背后,都要从一个 " 大隐隐于市 " 的高手谈起。2 月 3 日,李飞飞和斯坦福大学等团队在 arXiv 上发表了一篇名为《s1: Simple test-time scaling》的论文,仅在 16 块 H100 上微调 26 分钟,以不到 50 美元的价格训练出的新模型 s1-32B,数学及编程能力与 OpenAI o1 及 DeepSeek R1 等尖端推理模型效果相当。几乎同一时间,来自上海交大的本科生 Yixin Ye 与团队训练出的 LIMO 新模型,用 1% 的数据量,训练出 MATH 测试准确率高达 94.8% 的新模型。一般认为,低成本训练强劲性能模型的方法,基本上始于 DeepSeek 推出 R1 模型时顺手做的蒸馏示范。这一系列工作涌现,海外 AI 社区惊奇地发现,他们采用的基座模型,居然都是 Qwen ——这位真正的幕后高手。中国人更熟悉的名字是,通义千问,阿里云自研并开源的大模型 Qwen 系列。加拿大滑铁卢大学助理教授陈文虎更是直言,他们也在别的模型上作了尝试,同样的训练数据却完全不奏效,他总结称:"Qwen 模型里头一定有一些 magical 的东西!"那么,这些充满魔力的东西到底是什么?1从研究到实践,他们为何都选择 Qwen?李飞飞团队在这篇论文里提到,性能优化的核心技术是 s1K 数据集和预算强制法(budget forcing)。s1K 的数据集包含 1000 个精心挑选的问题,李飞飞团队还使用谷歌的 Gemini Flash Thinking 模型生成每个问题的推理轨迹(reasoning traces)和答案。预算强制方法的特点,则是在模型终结思考时添加 "wait",鼓励探索更多答案。最后,李飞飞团队对开源的 Qwen2.5-32B-Instruct 进行 s1K 的监督微调并应用预算强制后,得到模型 s1-32B。也就是在 16 个 H100 GPU 上训练 26 分钟、花费 50 美元的阶段。首先应该破除的迷思是,这绝不仅仅是只花 50 美元就能办到的事情。李飞飞的新方法,并不是从零训练一个模型,而是基于 Qwen 模型做的微调。公开数据显示,Qwen2.5 模型系列,仅预训练就用了 18 万亿 tokens,可以想见是怎样一笔支出。陈文虎在 X 上的留言,更是一语道破天机,绝非所有模型微调后都能有这样的效果。上海交大团队的 LIMO,几乎是对同样技术的探讨,使用了更少的 817 个精选训练样本,通过构建更高质量的推理链,结合推理时计算扩展和微调,就在极具挑战性的 AIME 基准测试中从 6.5% 的准确率提升到 57.1% ,在 MATH 基准测试中更是达到了 94.8% 的准确率。这一数据规模,仅占经典方法能达到模型水平所需数据量的 1% 左右。在 X 上,即将成为 MIT 助理教授、现 Databricks 的研究科学家 Omar Khattab 评价 LIMO 称,此类的论文更像是关于 Qwen 的研究成果而非推理。前三星研究院科学家 Rakshit Shukla 也表示,这些新成果印证了基础模型(也即 Qwen)的性能之强。事实上,国际开源社区对 Qwen 非常熟识,从 Qwen2 到 Qwen2.5,不同代际的开源 Qwen 模型,屡屡登上 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard、Chatbot Arena 大模型盲测榜单,多次斩获 " 全球开源冠军 ",性能强劲毋庸置疑。更重要的是,Qwen 推出了不同尺寸的开源模型,小到 0.5B,大到 110B,可以更好满足千行百业的需求,开发者用脚投票,纷纷来下载 Qwen 模型。这在 HuggingFace 平台上,仅 Qwen 的一款小型模型就占据了去年所有模型下载量的 26.6%。HuggingFace 官方供图全球火爆出圈的 DeepSeek,同样选择了 Qwen。在发布 R1 时,DeepSeek 官方透露,打样蒸馏 R1 的能力给到 6 个模型,其中 4 个模型就是 Qwen,分别选择了 1.5B、7B、14B 和 32B 四个尺寸,其中基于 Qwen-32B 的蒸馏模型,在多项能力上实现了与 OpenAI o1-mini 相当的效果。全球越来越多的开发者和企业选择了 Qwen,也将他们研发出的 Qwen 衍生模型贡献于开源社区。目前,开发者二创的 Qwen 衍生模型数量已经突破了 9 万,成为全球最大的 AI 模型族群。或许,这是李飞飞、Yixin Ye 乃至 DeepSeek 选择 Qwen 的又一原因,毕竟从学术界到产业界都用的 Qwen,是最容易被对比的性能标杆基座模型。2不止是最佳开源模型,更强的 Qwen2.5-Max 来了正当大家为性能出色的开源 Qwen 模型欢呼时,大年初一,阿里云在凌晨 1 点半又放出了新年第一弹:Qwen2.5-Max。在与业界领先的所有模型对比中,Qwen2.5-Max 依然展现出极强的性能。在测试大学水平知识的 MMLU-Pro、评估编程能力的 LiveCodeBench、全面评估综合能力的 LiveBench,以及近似人类偏好的 Arena-Hard 等主流测评中,Qwen2.5-Max 比肩 Claude-3.5-Sonnet,并几乎全面超越了 GPT-4o、DeepSeek-V3 及 Llama-3.1-405B。而就在这两天,Qwen 的新模型又再次以超强性能冲上主流大模型评测榜单全球前十:2 月 4 日, 业界最知名的三方评测榜单—— Chatbot Arena 大模型盲测榜单放榜。Qwen2.5-Max 以 1332 分,超过 DeepSeek V3、o1-mini 和 Claude-3.5-Sonnet 等国内外强手,获得全球第七名,并且获得数学和编程的单项第一。2 月 6 日,在 Meta 杨立昆牵头的 LiveBench 最新榜单中,Qwen2.5-Max 也闯进全球前十,领先于 DeepSeek-V3、Gemini-2.0-flash-lite 等诸多好手。Qwen 团队关于 Qwen2.5-Max 的技术博客里最后一段提到," 持续提升数据规模和模型参数规模能够有效提升模型的智能水平。"这等同于解答了这个超大规模 MoE 模型里的秘密:Scaling Law,基于 MoE(混合专家)架构开发,持续扩大参数规模,不断改进训练方案。Scaling Law,既是观念,也是实践。在预训练数据规模上,Qwen2.5-Max 模型基于高达 20 万亿 tokens 的数据进行预训练,规模比训练 Qwen2.5 的 18 万亿 Tokens 还要多。Qwen2.5-Max 的预训练数据覆盖领域广泛,且知识密度高,同时通过精心设计的数据过滤及配比,保证了数据的数量与质量。此外,全面优化的后训练数据及强化学习方法让 Qwen2.5-Max 产出的内容也更符合广大用户的偏好。而在训练技术层面,Qwen 团队在今年 1 月提交的这篇名为《魔鬼在细节》(Demons in the Detail: On Implementing Load Balancing Loss for Training Specialized Mixture-of-Expert Models)的论文中,着重解释了 MoE 模型训练改进的方法。在 DeepSeek 训练 V3 的技术报告中,就曾在小规模上讨论了基于全局均衡来优化专家选择的效果。而 Qwen 更进一步,通过轻量的通信代价实现了全局均衡,在大规模上系统验证了这种方法的有效性,使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。也正因这些关键改进,在模型裸性能也即基座模型的 11 项评测对比中,Qwen2.5-Max 与业界领先的 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama-3.1-405B 以及同系列的 Qwen2.5-72B 比拼中,全面领先。3不是从 DeepSeek 到 Qwen,而是从 Qwen 到开源世界当不少人为 Qwen2.5-Max 性能超越 DeepSeek-V3、再度为中国大模型欢呼时,实际上忽略了一个重要的事实:在 DeepSeek 爆火之前,海外大模型圈,早就熟知了 Qwen 这一名字。在我们此前对硅谷的数次探访中,每当谈及中国大模型,不少 CEO、开发者蹦出来的第一个名字,是 Alibaba's Qwen。过去两年来,Qwen 的确是开源最多、最深入的中国大模型代表。Qwen 模型性能强劲,开源尺寸多样化,并且拥有全球最大的衍生模型群,成为学术界到产业界都广受欢迎的最重要的开源模型系列。从 2023 年 8 月首个开源模型 Qwen-7B 的发布开始,Qwen 就陆续开源了覆盖不同参数规模、不同模态、不同应用场景的数十款模型。这些模型不仅包括通用大语言模型,还涵盖了多模态、对话、代码生成等专业领域的特化版本。在 GitHub 社区,Qwen 收获了来自全球开发者的好评。特别是 2024 年 9 月发布的 Qwen2.5 系列模型,在代码生成和调试任务中表现卓越。有开发者成功通过本地部署 Qwen2.5-32B 模型并配合 VS Code 扩展工具,完全替代了此前依赖的 ChatGPT 和 Claude 3.5 Sonnet 的编程辅助功能。图源 X 截图仅仅在过去的 3 个月,Qwen 就陆续开源了推理模型 QwQ、多模态推理模型 QVQ、数学推理过程奖励模型 Qwen2.5-Math-PRM、支持 100 万 Tokens 的长文本模型 Qwen2.5-1M 以及最新一代视觉理解模型 Qwen2.5-VL。以视觉理解模型为例,阿里云曾开源 Qwen-VL 及 Qwen2-VL 两代模型,全球总下载量突破 3200 万次,是开源社区里最受欢迎、性能最强的视觉理解模型,开发者用它来理解难以辨认的手写稿,解答书本上艰深的数学物理题,甚至尝试去探索月球和银河的秘密。也正因此,Qwen2.5-VL 一开源发布,就引发了大波的海外 Qwen 粉丝们的狂欢,开源社区大佬 VB 一句话总结:它持续变得越来越好了。一个业界的共识是,Qwen 最早扛起了中国 AI 大模型开源的大旗,也带起了一波开源的浪潮,孕育起一个 AI 生态。阿里云牵头建设的魔搭社区,已经上架了 4 万多个 AI 模型,服务超过 1000 万名开发者。李飞飞这样的学术大咖选择 Qwen,Yixin Ye 这样的年轻本科生基于 Qwen 探索新技术,甚至 DeepSeek 这样现象级的创业公司也用 Qwen 模型做蒸馏。更多来自阿拉伯语、法语、日语、西班牙语地区的开发者,因为 Qwen 的强劲语言能力而第一次拥有了性能超群的本国语言大模型。Qwen 让 AI 技术从杭州走向了世界。4「神秘东方力量」的公开秘密人往往高估一年的变化,但会低估五年的变化。不到一年前,还有大佬认为闭源才是 AI 大模型发展的主流,现在,全世界的开发者都在为开源的中国 AI 技术挑战传统霸权而欢呼。今天,当我们谈中国大模型集体崛起,我们会谈论 DeepSeek,谈它背后充足的量化资本以及追求 AGI 的纯粹初心;我们也会谈通义千问 Qwen,谈孕育它的阿里云和更庞大的阿里巴巴生态。巧的是,这两个扬名海外的中国大模型,都来自杭州,因此也有人称之为开源世界里的杭州「内战」,甚至一度传出阿里要入股 DeepSeek 的谣言。一个不争的事实是,在 DeepSeek 最需要算力支持的时候,阿里云官宣支持部署 DeepSeek-V3 和 R1 模型。AI 不是零和博弈,最后胜利也不会只属于某一家公司。在这样一个激动人心的大时代,齐头并进或许是个最优解。当然,时间会考验所有人,而一切才刚刚开始。

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编辑:李宗仁

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  郝玉明则认为,随着近两年来招录城市和岗位的增多,对聘任制公务员作用发挥情况、管理运行情况等还需继续跟踪观察,为今后的制度发展与完善提供实践依据。

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  从第一颗人造卫星“斯普特尼克1号”升空算起,人类对宇宙的探索不足百年,距离“建设更美好的人类家园”这一目标更是漫漫无期。但只要创新创造的脚步不停,合作开放的理念坚定,这场人类文明的远征必将创造一个又一个奇迹。

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  反正,任何企图混淆视听的炒作都注定是徒劳的,都掩盖不了裁决非法无效的本质,也阻挡不了中国捍卫自身领土主权和海洋权益的坚定决心。

  恒大这种激进的提前确认收入的方式,终究还是纸包不住火。由于房地产市场持续下行,公司寅吃卯粮的风险逐渐浮出水面。2021年和2022年,恒大连续两年财报难产,2023年7月份,公司终于补发了2021年和2022年年报,并且在年报中更改了确认收入的方式 ,“在2021年以前,本集团认为客户接受物业或根据销售合约被视为物业已获客户接受(以较早者为准)时确认收益。但自2021年以来,由于本集团逐渐陷入流动资金困难,本集团认为纳入获得项目竣工证书或业主占用作为收益确认的额外条件将更佳反映本集团的状况,且更具实际操作性”。

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  中国航天科技集团黄昊:它更多的是通过图像判断月球表面的一些坡度,以及坑、石块的分布情况,最终根据这些图像,然后选取一个比较优的落点。

  阿盟秘书长盖特积极评价首届阿中峰会成果落实所取得的进展,表示期待将峰会机制化并定期召开会议,持续推动双方共同规划的落实,实现更多的互利共赢。

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  再如,调整前,武广高铁上运行的广州南至武汉间G82次和G1132次动车组列车,G82次旅行时间为3小时47分,而G1132次旅行时间为4小时50分,二等座票价均为463.5元,这两趟列车旅时不同,但票价相同;调整后,G82次二等座票价为553元、比调整前高19%,G1132次二等座票价为304元、比调整前低34%,旅时较长票价比旅时较短票价便宜249元。

  但聘任制公务员并非“铁饭碗”,他们有合同聘期限制。从通告看,各地聘期不同,如甘肃全省第一位聘任制公务员的首次签订聘任合同期限为5年,而江西省11个地级市在今年5月发布的招聘公告显示,聘任合同期限为3年,多地通告中提到首次聘期包含试用期6个月。

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  2010年,深圳启动“政府新职员全员聘任”改革,新进公务员一律实行聘任制。所有公务员被分为综合管理、行政执法、专业技术三类。一类几个职级,委任制、聘任制公务员统一都按职级升迁。截至2014年,聘任制公务员占深圳全市公务员的10%。

  最近发布的资本市场《国九条》,专门提出“构建资本市场防假打假综合惩防体系,严肃整治财务造假”。恒大大规模造假之后,普华永道等中介机构会承担怎样的责任,市场各方都在等待答案。

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  [#山东煤矿事故被困8人全部找到# 3人已无生命体征]1日,山东能源华丰煤矿发生突水事故,8名矿工被困。截至3日凌晨4时,巷道积水已基本排清,发现一名被困人员,经医学鉴定已无生命体征;昨天下午,在井下找到剩余全部7名被困人员,升井后立即送医,目前,5人状况平稳,另外2人经医学鉴定已无生命体征。

  今天,国家航天局发布嫦娥六号着陆器着陆月球背面拍摄的系列影像图,包括落月过程中降落相机拍摄的着陆区域附近影像、全景相机拍摄的着陆点影像。相关影像数据经鹊桥二号中继卫星传回,影像图由地面应用系统处理获得。

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  罗尼·吉尔·加万回道:“我决定不了往前的路怎么走,那是我们留给总统决定的事情。他是我们外交政策的首席设计师。所以我们只是他制定的政策方向的一部分。”

  现实中,一些反对聘任制公务员转任委任制公务员的声音确实存在。在2015年的一篇新闻报道中,四川某县一位组织部副部长坦言,试点聘任制公务员的初衷就是要做到“铁打的营盘流水的兵”。聘任制公务员的优势在于通过市场化的机制,用高薪招募到高技能的工作人员。因此,如果一个岗位有更合适的人选,那么用人单位将聘任他人,“如果搞成铁饭碗,就失去了改革的意义”。

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  北京交通大学交通运输学院教授 聂磊:4条高铁分别于2009年至2014年间开通,运营10余年来一直实行固定、单一票价机制,而期间的高铁运营维护成本发生了较大变化,现行票价机制已明显不适应市场化经营形势。建立以市场为导向的票价机制,有利于提升铁路运输企业市场化经营水平、改善经营效益,通过运用灵活的价格工具,增强高铁客运产品市场竞争力,推动高铁可持续发展,更好服务人民群众安全便捷出行。

  记者在浦东新区“永泰三里城”售楼处样板房里看到,有位大叔正拿着卷尺在人来人往的样板房里丈量着房间尺寸。他表示,自己是温州人,孩子已经在上海工作了十几年,这次和孩子一起来看房,准备买套房子定居。

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  6月1日上午,第十三届中国中部投资贸易博览会中部投资促进推介会在长沙举行。全国政协副主席、民革中央常务副主席何报翔出席并作主旨演讲。湖南省委书记沈晓明致辞。

  不止一位航天员说过,在太空俯瞰人类美丽的地球家园,是完全看不到国界的。在浩渺宇宙面前,人类是休戚与共的命运共同体。为了识别飞越地球的潜在危险小行星,国际社会加强对近地小行星的发现、监测和预警合作,联合国大会更是批准成立了国际小行星预警网;为了拍出一张来自5500万光年外的黑洞照片,全球8台射电望远镜应声而动……

发布于:成都成华区