Autor: zddeepseeker

Heute teilen wir DeepSeek R1, Titel: DeepSeek-R1: Förderung der Denkfähigkeit in LLMs durch bestärkendes Lernen: Förderung der Denkfähigkeit von LLMs durch bestärkendes Lernen. Dieses Dokument stellt die erste Generation von Denkmodellen von DeepSeek vor, DeepSeek-R1-Zero und DeepSeek-R1. Das Modell DeepSeek-R1-Zero wurde als erster Schritt durch groß angelegtes bestärkendes Lernen (RL) ohne überwachte Feinabstimmung (SFT) trainiert, …

1 Hintergrund Während des Frühlingsfestes erregte DeepSeek R1 erneut große Aufmerksamkeit, und sogar der Interpretationsartikel zu DeepSeek V3, den wir zuvor geschrieben hatten, wurde erneut gesendet und viel diskutiert. Obwohl es viele Analysen und Reproduktionen von DeepSeek R1 gab, haben wir uns hier entschieden, einige entsprechende Lesehinweise zusammenzustellen. Wir werden drei verwenden…

Highlights Der Wettbewerb mit DeepSeek ist gut für die USA Cathie Wood: Ich denke, es zeigt, dass die Kosten für Innovationen dramatisch sinken und dass dieser Trend bereits begonnen hat. Beispielsweise sanken vor DeepSeek die Kosten für das Training künstlicher Intelligenz um 75% pro Jahr und die Kosten für Inferenz sanken sogar um 85% auf…

Die Geschichte von Gemini 2.0 nimmt Fahrt auf. Die Flash Thinking Experimental-Version im Dezember brachte Entwicklern ein funktionierendes Modell mit geringer Latenz und hoher Leistung. Anfang dieses Jahres wurde 2.0 Flash Thinking Experimental im Google AI Studio aktualisiert, um die Leistung weiter zu verbessern, indem die Geschwindigkeit von Flash mit verbesserten Inferenzfunktionen kombiniert wurde. Letzte Woche…

Gerade wurde ein weiteres inländisches Modell von Ali zur Big Model Arena-Liste hinzugefügt: Qwen2.5-Max, das DeepSeek-V3 übertraf und mit einer Gesamtpunktzahl von 1332 den siebten Platz in der Gesamtwertung belegte. Es übertraf auch Modelle wie Claude 3.5 Sonnet und Llama 3.1 405B auf einen Schlag. Insbesondere zeichnet es sich durch seine Programmierfähigkeiten aus …