昨天DD以为阿里开源的QwQ-32B会刷爆全网，毕竟对标的是上一个热门项目deepseek-r1。但是，万万没想到，获得更多关注的居然是：Manus。
简单的从网上介绍信息了解了一下，感觉跟OpenAI一月发布Operator智能体有点像（也许很多人还不知道Operator，因为那段时间国内消息几乎被DeepSeek刷屏了，各种逆袭，各种碾压。。。感兴趣的还可以回头翻一翻了解一下），所以DD对Manus的初步认识是算不上炸裂或者颠覆式创新的。由于DD没有Manus的邀请码，没有切身的体会，就不做过多的评论了。如果读者有用过Operator，也用过Manus，欢迎留言区分享一下。
3月6日最新消息，阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型 QwQ-32B，这一模型仅有 32B 参数，但在效果上与拥有 671B 参数的 DeepSeek-R1 相媲美。如果你自己部署 DeepSeek-R1 但资源不够的话，又多了一个新的选择。
QwQ-32B 的独特之处不仅在于其参数规模和效果表现，还集成了与 Agent 相关的能力。这使得模型在使用工具时能够进行批判性思考，并依据环境反馈灵活调整推理过程，极大提升了模型的适应性与智能性。
目前，QwQ-32B 已上线 Hugging Face、ModelScope、Ollama等平台，具体链接如下：
相信大家都已经有体验过deepseek-r1的强大推理能力，由于其网页版本免费使用的原因，用户量激增、同时据传还遭受了大量的网络攻击，这使得过程不是很流程，经常收到类似下图的问题：
同时，API服务也已经暂停充值，之前的余额用完之后暂时也就不用调用了
就在昨晚，Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型：Llama 3.1。
该模型共有三个版本：
对于这次发布，Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外，Meta还进行了广泛的人工评估，在现实场景中将Llama 3.1与竞争模型进行比较。Meta的实验评估表明：
如今，公司对软件工程师（主要是高级工程师）最迫切的需求之一，是以迭代和增量的方式提供高质量的代码审查。
这意味着在每次 PR 审查中，开发人员被要求反复提高即将合并代码的质量。
在这篇文章中，我将尝试指出开发人员在进行重构或审查时应牢记的基本原则。
让我们逐个主题来看这些点：
直接敲重点，今天给分享一个赚钱且能长期躺赚的机会！关注DD的小伙伴应该知道，最近一直在搞视频翻译类的产品，其中YouTube中文配音是其中最广受好评的产品，目前在Chrome插件市场评分高达4.6分。
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就在昨晚，Google发布了最新的开源大语言模型：Gemma。该模型采用了与Google最强模型Gemini相同的技术基础。
目前开源的Gemma共提供两种规模的模型：2B（20亿参数）和7B（70亿参数）。
该模型的推出主要对标之前主流的开源大模型 Llama-2，从其提供的技术报告来看，Gemma展现了更卓越的性能，Gemma模型甚至可以直接运行在笔记本或台式机上。
而且在重要的基准测试方面，Gemma 7B甚至超越了其他体积更大的模型：
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