DeepSeek는 어떻게 만들어졌나요? DeepSeek의 성장 스토리 분석
앞으로는 점점 더 하드코어한 혁신이 일어날 것입니다. 사회 전체가 사실에 기반한 교육을 받아야 하기 때문에 지금은 이해하기 쉽지 않을 수 있습니다. 이 사회가 하드코어 혁신을 하는 사람들이 성공할 수 있도록 허용하면 집단적 사고방식이 바뀔 것입니다. 우리는 많은 사실과 프로세스가 필요합니다....
DeepSeek가 해냈습니다! 오픈AI, 클로즈드 소스 실수 인정하며 첨단 기술 우위 축소
OpenAI가 o3-mini 모델을 출시한 후, CEO 샘 알트만, 최고 연구 책임자 마크 첸, 최고 제품 책임자 케빈 웨일, 엔지니어링 부사장 스리니바스 나라야난, API 연구 책임자 미셸 포크라스, 연구 책임자 홍위 렌이 세계 최대 종합 포럼 중 하나인 reddit에서 온라인 기술 Q&A를 진행했습니다. 주요 주제는 다음과 같습니다.
OpenAI o3-mini 대 DeepSeek-R1: 차세대 AI 모델의 왕은 누구일까요?
도전자들의 기세를 담은 o3-mini가 출시되었습니다 1월 31일, OpenAI는 새로운 대형 모델인 o3-mini를 출시하고 모든 ChatGPT 사용자에게 일부 기능을 무료로 제공했습니다. 쿼리 수에 제한이 있긴 하지만, 사용자들은 이를 통해 OpenAI의 최신 상용 모델을 최대한 빨리 경험할 수 있습니다....
첫 출시! 실리콘플로우 X 화웨이 클라우드, 어센드 클라우드 기반 DeepSeek R1 및 V3 추론 서비스 공동 출시!
DeepSeek-R1과 DeepSeek-V3는 오픈 소스 출시 이후 전 세계적으로 센세이션을 일으켰습니다. 이 제품들은 DeepSeek 팀이 전 인류에게 선사한 선물이며, 저희는 이들의 성공을 진심으로 기쁘게 생각합니다. 실리콘 모빌리티와 화웨이 클라우드 팀의 수일 간의 노력 끝에 오늘 우리는 중국 사용자들에게도 중국어 버전을 제공합니다.
새로 출시된 OpenAI의 o3-mini와 DeepSeek R1를 종합적으로 비교합니다.
OpenAI는 과학, 수학, 프로그래밍 등의 분야에 최적화되어 빠른 응답, 높은 정확도, 낮은 비용을 제공하는 최신 추론 모델인 o3-mini를 출시했습니다. 이전 모델인 o1-mini에 비해 o3-mini는 특히 복잡한 문제 해결에 있어 추론 능력이 크게 향상되었습니다. 테스터들은 o3-mini의 정답을 56%만큼 선호하며, 오류율은 ...
인공지능계에서는 DeepSeek R1가 실제 테스트에서 꾸준히 o1과 클로드의 성능을 뛰어넘으며 RL의 황금기에 접어들었습니다.
2025년 AI 분야의 시작이 이렇게 될 줄은 아무도 예상하지 못했습니다. DeepSeek R1는 정말 놀랍습니다! 최근 '신비한 동양의 힘' DeepSeek가 실리콘밸리를 '하드 컨트롤'하고 있습니다. 저는 R1에게 피타고라스의 정리를 자세히 설명해달라고 부탁했습니다. 이 모든 것을 인공지능이 30초도 안 되는 시간 안에 해냈습니다.
속보! OpenAI는 오늘 두 가지 새로운 추론 모델인 o3-mini와 o3-mini-high를 출시했습니다.
o3-mini와 o3-mini (high)가 오늘 출시됩니다. 일반 사용자도 o3-mini를, 플러스 사용자도 o3-mini(high)를 사용할 수 있습니다. o3-mini(high)는 코드포스에서 o1보다 200점 정도 높고, o1보다 빠르고, 코딩과 수학에서 더 나은 성능을 보이지만 비용은 여전히 o1-mini.... 수준입니다.
알트만: 오픈소스 AI에 대한 우리의 생각이 틀렸어요! DeepSeek는 OpenAI를 덜 유리하게 만들었고, 다음 단계는 GPT-5입니다.
밤늦게 도착한 o3-mini와 함께 OpenAI는 마침내 최신 비장의 카드를 공개했습니다. Reddit AMA Q&A에서 알트먼은 자신이 오픈소스 AI의 잘못된 편에 서 있었다고 깊이 고백했습니다. 그는 오픈소스의 내부 전략이 고려되고 있으며 모델은 계속 개발될 것이라고 말했지만 ...
논문-DeepSeek-R1: 강화 학습을 통한 LLM의 추론 능력 인센티브 제공
요약 이 백서에서는 DeepSeek의 1세대 추론 모델을 소개합니다: DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1. 감독 미세 조정(SFT) 없이 대규모 강화 학습(RL)을 통해 훈련된 DeepSeek-R1-Zero는 놀라운 추론 능력을 보여줍니다. RL을 통해 자연스럽게 강력한 추론 행동을 개발합니다. 하지만 가독성 저하와 언어 혼용과 같은 문제에 직면해 있습니다. 이러한 문제를 해결하고 추론 성능을 향상시키기 위해 DeepSeek-R1이 개발되었습니다.
