💥 Gate 广场活动:#发帖赢代币TRUST 💥
在 Gate 广场发布与 TRUST 或 CandyDrop 活动 相关的原创内容,即有机会瓜分 13,333 枚 TRUST 奖励!
📅 活动时间: 2025年11月6日 – 11月16日 24:00(UTC+8)
📌 相关详情:
CandyDrop 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47990
📌 参与方式:
1️⃣ 在 Gate 广场发布原创内容,主题需与 TRUST 或 CandyDrop 活动相关;
2️⃣ 内容不少于 80 字;
3️⃣ 帖子添加话题: #发帖赢代币TRUST
4️⃣ 附上任意 CandyDrop 活动参与截图。
🏆 奖励设置(总奖池:13,333 TRUST)
🥇 一等奖(1名):3,833 TRUST / 人
🥈 二等奖(3名):1,500 TRUST / 人
🥉 三等奖(10名):500 TRUST / 人
📄 注意事项:
内容必须原创,禁止抄袭或灌水;
获奖者需完成 Gate 广场身份认证;
活动最终解释权归 Gate 所有。
普林斯顿AI^2实验室刚刚降低了一些疯狂的东西——他们的博士后研究员刘士龙成功地从头开始重建了整个DeepSeek-OCR系统。更令人惊讶的是?两周。就这样。
为了提供背景,OCR (光学字符识别)系统通常需要数月的开发时间、大量的训练数据和多次迭代才能做好。DeepSeek 的版本被认为是目前更复杂的实现之一。
这特别有趣的是速度。在14天内重建一个复杂的OCR架构,表明要么是卓越的工程技能,要么是非常扎实的基础代码,或者两者兼备。这种快速的开发周期让人想知道,其他什么"不可能"的时间表实际上可能在正确的专业知识下变得可行。
人工智能研究领域的发展速度超出了大多数人的想象。当学术实验室能够如此快速地复制尖端系统时,这说明这些技术变得越来越可获得——而且这个领域的竞争也在加剧。