AI教程
BFS-Prover – 字节豆包推出的自动定理证明系统
BFS-Prover 是字节跳动豆包大模型团队推出的基于大语言模型（LLM）的自动定理证明系统，通过改进传统的广度优先搜索（BFS）算法，结合专家迭代、直接偏好优化等技术，实现了高效的证明搜索。
PySpur – 开源 AI 代理构建工具，拖拽式构建 AI 工作流
PySpur 是开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器，简化 AI 系统的开发流程。基于拖拽式界面让用户能快速构建、测试和迭代 AI 工作流，无需编写复杂代码。PySpur 支持循环与记忆功能、文件上传、结构化输出、RAG 技术、多模态数据处理（文本、图像、视频等）及与多种工具（如 Slack、Google Sheets）的集成。
Wan2.1 – 阿里开源的AI视频生成大模型
Wan2.1是阿里云开源的AI视频生成大模型，具备强大的视觉生成能力。Wan2.1支持文生视频和图生视频任务，包含两种尺寸的模型，14B参数的专业版擅长复杂运动生成和物理建模，性能卓越；1.3B参数的极速版能在消费级显卡上运行，显存需求低，适合二次开发和学术研究。
AgentRefine – 北京邮电大学联合美团推出的智能体合成框架
AgentRefine 是北京邮电大学和美团联合提出的智能体合成框架，通过“精炼调整”（Refinement Tuning）提升基于大型语言模型（LLM）的智能体在多样化任务中的泛化能力。让智能体通过轨迹中的观察学习纠正错误，实现自我优化。
DeepGEMM – DeepSeek 开源的 FP8 通用矩阵乘法库
DeepGEMM是DeepSeek开源的为高效简洁的FP8矩阵乘法（GEMM）设计的库，目前仅支持NVIDIA Hopper张量核心。DeepGEMM支持普通和混合专家（MoE）分组的GEMM操作，基于即时编译（JIT）技术，无需安装时编译，支持在运行时动态优化。
TinyR1-Preview – 奇虎360联合北大团队推出的推理模型
TinyR1-Preview是北京大学计算机学院与360公司联合推出的32B参数量的推理模型。模型仅用5%的参数量，逼近Deepseek-R1-671B的性能，TinyR1-Preview在数学领域（AIME评测78.1分）逼近原版R1（79.8分），远超70B的Deepseek-R1-Distill-Llama（70.0分）。
SurveyX – 人民大学联合悉尼大学等推出自动化生成学术综述的系统
SurveyX 是基于大型语言模型（LLMs）自动化生成学术综述的系统，是中国人民大学、悉尼大学和中国东北大学联合推出的。基于用户提供论文标题和关键词，快速生成高质量、特定领域的学术综述或论文。SurveyX系统用先进的语言模型技术，结合数据处理和文献检索能力，帮助用户节省编写学术综述的时间和精力。
什么是交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）
交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）是一种将人类用户纳入学习循环的主动学习范式。在交互式机器学习中，用户通过提供标签、演示、更正、排名或评估等输入与学习算法进行交互，同时观察算法的输出，并可能提供反馈、预测或演示。交互式机器学习强调人机交互，利用用户输入来优化和提升机器学习模型的性能，增强模型的透明度和信任度。
Flame – 开源的多模态前端代码生成模型
Flame是开源的多模态AI模型，支持将UI设计截图转换为高质量的现代前端代码。Flame基于视觉语言建模、自动化数据合成和结构化训练流程，生成符合React等现代前端框架规范的代码，支持组件化、状态管理和动态交互。
什么是判别模型（Discriminative Models）
判别模型（Discriminative Models）是机器学习中用于预测和分类的一类算法，它们直接学习输入数据（特征）与输出标签（类别）之间的映射关系。通过判别边界区分不同类别，关注于数据点的区分，常见于逻辑回归、支持向量机和神经网络等。判别模型通常在监督学习中应用，其高效和准确性在分类任务中表现优异。