Autor: zddeepseeker

Hoy compartiremos DeepSeek R1, Título: DeepSeek-R1: Incentivar la capacidad de razonamiento en LLM a través del aprendizaje de refuerzo: Incentivar la capacidad de razonamiento de LLM a través del aprendizaje de refuerzo. Este artículo presenta la primera generación de modelos de razonamiento de DeepSeek, DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1. El modelo DeepSeek-R1-Zero se entrenó a través del aprendizaje de refuerzo a gran escala (RL) sin ajuste fino supervisado (SFT) como paso inicial,…

1 Antecedentes Durante el Festival de Primavera, DeepSeek R1 volvió a atraer la atención de todos, e incluso el artículo de interpretación de DeepSeek V3 que escribimos anteriormente también fue retransmitido y discutido mucho. Aunque ha habido muchos análisis y reproducciones de DeepSeek R1, aquí hemos decidido recopilar algunas notas de lectura correspondientes. Usaremos tres…

Lo más destacado La competencia con DeepSeek es buena para EE. UU. Cathie Wood: Creo que demuestra que el coste de la innovación está cayendo drásticamente y que esta tendencia ya ha comenzado. Por ejemplo, antes de DeepSeek, el coste de entrenamiento de la inteligencia artificial se reducía en 75% por año, y el coste de la inferencia incluso se redujo en 85%…

La historia de Gemini 2.0 se está acelerando. La versión Flash Thinking Experimental de diciembre trajo a los desarrolladores un modelo funcional con baja latencia y alto rendimiento. A principios de este año, la versión 2.0 Flash Thinking Experimental se actualizó en Google AI Studio para mejorar aún más el rendimiento al combinar la velocidad de Flash con capacidades de inferencia mejoradas. La semana pasada,…

Hace poco, otro modelo doméstico se sumó a la lista Big Model Arena de Ali, Qwen2.5-Max, que superó a DeepSeek-V3 y se ubicó en el séptimo lugar en la clasificación general con una puntuación total de 1332. También superó a modelos como Claude 3.5 Sonnet y Llama 3.1 405B de un solo golpe. En particular, se destaca en programación…