Författare: zddeepseeker

Idag kommer vi att dela DeepSeek R1, Titel: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning: Incentivizing the reasoning capability of LLM via reinforcement learning. Detta dokument introducerar DeepSeek:s första generation av resonemangsmodeller, DeepSeek-R1-Zero och DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero-modellen tränades genom storskalig förstärkningsinlärning (RL) utan övervakad finjustering (SFT) som ett första steg,...

1 Bakgrund Under vårfesten väckte DeepSeek R1 återigen stor uppmärksamhet, och även tolkningsartikeln DeepSeek V3 vi tidigare skrev återsändes och diskuterades mycket. Även om det har gjorts många analyser och reproduktioner av DeepSeek R1, har vi här beslutat att sammanställa några motsvarande läsanteckningar. Vi kommer att använda tre...

Höjdpunkter Konkurrens med DeepSeek är bra för USA:s Cathie Wood: Jag tror att det visar att kostnaden för innovation sjunker dramatiskt och att denna trend redan har börjat. Till exempel, före DeepSeek sjönk kostnaden för att träna artificiell intelligens med 75% per år, och kostnaden för slutledning sjönk till och med med 85% till...

Historien om Gemini 2.0 accelererar. Flash Thinking Experimental-versionen i december gav utvecklarna en fungerande modell med låg latens och hög prestanda. Tidigare i år uppdaterades 2.0 Flash Thinking Experimental i Google AI Studio för att ytterligare förbättra prestandan genom att kombinera hastigheten på Flash med förbättrade slutledningsmöjligheter. Förra veckan,…

Just nu lades en annan inhemsk modell till på Big Model Arena-listan från Ali, Qwen2.5-Max, som överträffade DeepSeek-V3 och rankades som sjua i den totala rankingen med en totalpoäng på 1332. Den överträffade även modeller som Claude 3.5 Sonnet och Llama 3.1 405B i ett fall. I synnerhet utmärker det sig i programmering...