Penulis zddeepseeker

Hari ini kami akan berbagi DeepSeek R1, Judul: DeepSeek-R1: Memberi Insentif Kemampuan Penalaran dalam LLM melalui Pembelajaran Penguatan: Memberi insentif pada kemampuan penalaran LLM melalui pembelajaran penguatan. Makalah ini memperkenalkan model penalaran generasi pertama DeepSeek, DeepSeek-R1-Zero dan DeepSeek-R1. Model DeepSeek-R1-Zero dilatih melalui pembelajaran penguatan skala besar (RL) tanpa penyempurnaan terbimbing (SFT) sebagai langkah awal,…

1 Latar Belakang Selama Festival Musim Semi, DeepSeek R1 sekali lagi menarik perhatian luas, dan bahkan artikel interpretasi DeepSeek V3 yang kami tulis sebelumnya juga disiarkan ulang dan banyak dibahas. Meskipun telah ada banyak analisis dan reproduksi DeepSeek R1, di sini kami telah memutuskan untuk menyusun beberapa catatan bacaan yang sesuai. Kami akan menggunakan tiga…

Sorotan Persaingan dengan DeepSeek menguntungkan AS Cathie Wood: Saya pikir ini menunjukkan bahwa biaya inovasi menurun drastis, dan tren ini sudah dimulai. Misalnya, sebelum DeepSeek, biaya pelatihan kecerdasan buatan turun 75% per tahun, dan biaya inferensi bahkan turun 85% menjadi…

Kisah Gemini 2.0 semakin cepat. Versi Flash Thinking Experimental pada bulan Desember menghadirkan model kerja dengan latensi rendah dan performa tinggi bagi para pengembang. Awal tahun ini, Flash Thinking Experimental 2.0 diperbarui di Google AI Studio untuk lebih meningkatkan performa dengan menggabungkan kecepatan Flash dengan kemampuan inferensi yang ditingkatkan. Minggu lalu,…

Baru saja, model domestik lain ditambahkan ke daftar Big Model Arena dari Ali, Qwen2.5-Max, yang melampaui DeepSeek-V3 dan menduduki peringkat ketujuh dalam peringkat keseluruhan dengan skor total 1332. Model ini juga melampaui model seperti Claude 3.5 Sonnet dan Llama 3.1 405B dalam satu gerakan. Secara khusus, model ini unggul dalam pemrograman…