Forfatter: zddeepseeker

I dag vil vi dele DeepSeek R1, Titel: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning: Incentivizing the reasoning capability of LLM via reinforcement learning. Dette papir introducerer DeepSeeks første generation af ræsonnement-modeller, DeepSeek-R1-Zero og DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero-modellen blev trænet gennem storstilet forstærkningslæring (RL) uden overvåget finjustering (SFT) som et indledende trin,...

1 Baggrund Under forårsfestivalen vakte DeepSeek R1 igen stor opmærksomhed, og selv den DeepSeek V3-fortolkningsartikel, vi tidligere skrev, blev også gentransmitteret og diskuteret en del. Selvom der har været mange analyser og gengivelser af DeepSeek R1, har vi her besluttet at samle nogle tilsvarende læsenoter. Vi vil bruge tre...

Højdepunkter Konkurrence med DeepSeek er godt for USA Cathie Wood: Jeg synes, det viser, at omkostningerne ved innovation falder dramatisk, og at denne tendens allerede er startet. For eksempel, før DeepSeek, faldt omkostningerne til træning af kunstig intelligens med 75% om året, og omkostningerne ved inferens faldt endda med 85% til...

Historien om Gemini 2.0 accelererer. Flash Thinking Experimental-versionen i december bragte udviklere en fungerende model med lav latenstid og høj ydeevne. Tidligere i år blev 2.0 Flash Thinking Experimental opdateret i Google AI Studio for at forbedre ydeevnen yderligere ved at kombinere Flash-hastigheden med forbedrede inferensegenskaber. I sidste uge…

Lige nu er endnu en indenlandsk model blevet tilføjet til Big Model Arena-listen fra Ali, Qwen2.5-Max, som overgik DeepSeek-V3 og blev nummer syv i den samlede rangliste med en samlet score på 1332. Den overgik også modeller som Claude 3.5 Sonnet og Llama 3.1 405B i ét fald. Især udmærker den sig i programmering...