从多维度解构 Lead Time：定义、应用与优化策略
当我们谈论lead time时，往往会发现这个词在不同领域的定义存在细微差异。这种现象并非偶然，而是源于其本质的抽象性与适用场景的多样性。为了深入理解这一概念，我们需要从底层逻辑出发，通过跨领域的对比分析和实际案例验证，逐步揭示其核心内涵。
一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
深度学习之需求预测
基于深度学习的需求预测在商业、物流、医疗、能源等多个行业中发挥着重要作用，帮助优化资源分配、提升效率、降低成本。
探秘 DeepSeek：那些你必须了解的事
DeepSeek是一家由中国幻方量化支持的创新型AI公司，专注于开发高性能、低成本的大语言模型。其独特的技术路径打破了参数规模、能耗成本和认知可靠性之间的“三元悖论”，实现了在单张显卡上运行170亿参数模型的突破。DeepSeek通过开源策略和高性价比模型（如DeepSeek-R1），大幅降低了AI应用门槛，推动了全球开发者社区的发展。其应用场景广泛覆盖教育、医疗、金融等领域，显著提升了工作效率和服务质量。DeepSeek的成功不仅在于技术创新，更在于其开放合作的理念，正引领AI行业的新变革。
Qwen2.5-VL-32B: 更聪明、更轻量!
年前，阿里通义千问团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型，获得了社区的广泛关注和积极反馈。在 Qwen2.5-VL 系列的基础上，研究团队使用强化学习持续优化模型，并使用 Apache 2.0 协议开源 32B 这个备受喜爱的参数规模的新 VL 模型—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct。相比此前发布的 Qwen2.5-VL 系列模型，本次推出的 32B 模型的特点如下：