Tác giả: zddeepseeker

Hôm nay chúng tôi sẽ chia sẻ DeepSeek R1, Tiêu đề: DeepSeek-R1: Khuyến khích khả năng lý luận trong LLM thông qua Học tăng cường: Khuyến khích khả năng lý luận của LLM thông qua học tăng cường. Bài báo này giới thiệu thế hệ đầu tiên của các mô hình lý luận của DeepSeek, DeepSeek-R1-Zero và DeepSeek-R1. Mô hình DeepSeek-R1-Zero được đào tạo thông qua học tăng cường quy mô lớn (RL) mà không có điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát (SFT) như một bước đầu tiên,…

1 Bối cảnh Vào dịp Tết Nguyên Đán, DeepSeek R1 một lần nữa thu hút sự chú ý rộng rãi, thậm chí bài giải thích DeepSeek V3 mà chúng tôi đã viết trước đó cũng được truyền lại và thảo luận rất nhiều. Mặc dù đã có nhiều phân tích và sao chép DeepSeek R1, nhưng ở đây chúng tôi quyết định biên soạn một số ghi chú đọc tương ứng. Chúng tôi sẽ sử dụng ba…

Điểm nổi bật Cạnh tranh với DeepSeek có lợi cho Hoa Kỳ Cathie Wood: Tôi nghĩ điều này cho thấy chi phí đổi mới đang giảm mạnh và xu hướng này đã bắt đầu. Ví dụ, trước DeepSeek, chi phí đào tạo trí tuệ nhân tạo đã giảm 75% mỗi năm và chi phí suy luận thậm chí còn giảm 85% xuống còn…

Câu chuyện về Gemini 2.0 đang được đẩy nhanh. Phiên bản Flash Thinking Experimental vào tháng 12 đã mang đến cho các nhà phát triển một mô hình hoạt động với độ trễ thấp và hiệu suất cao. Đầu năm nay, Flash Thinking Experimental 2.0 đã được cập nhật trong Google AI Studio để cải thiện hiệu suất hơn nữa bằng cách kết hợp tốc độ của Flash với khả năng suy luận nâng cao. Tuần trước,…

Vừa rồi, một mẫu xe trong nước khác đã được thêm vào danh sách Big Model Arena từ Ali, Qwen2.5-Max, đã vượt qua DeepSeek-V3 và xếp thứ bảy trong bảng xếp hạng chung với tổng điểm là 1332. Nó cũng đã vượt qua các mẫu xe như Claude 3.5 Sonnet và Llama 3.1 405B chỉ trong một cú đánh. Đặc biệt, nó rất xuất sắc trong việc lập trình…