
出海应用也能享受高速稳定的DeepSeek-R1?亚马逊云科技出手了
出海应用也能享受高速稳定的DeepSeek-R1?亚马逊云科技出手了给大模型落地,加入极致的务实主义。
给大模型落地,加入极致的务实主义。
Hugging Face的Open R1重磅升级,7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试,以及模拟真实竞赛的提交策略优化,这款模型展现了惊艳的性能。
32B小模型在超硬核「时间线索」推理谜题中,一举击败了o1、o3-mini、DeepSeek-R1,核心秘密武器便是GRPO,最关键的是训练成本暴降100倍。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入,大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景,形式化推理与验证(formal reasoning and verification),也获得持续关注。
DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界,特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络(Multi-head Latent Attention, MLA)是其经济推理架构的核心之一,通过对键值缓存进行低秩压缩,显著降低推理成本 [1]。
由UCLA等机构共同组建的研究团队,全球首次在20亿参数非SFT模型上,成功实现了多模态推理的DeepSeek-R1「啊哈时刻」!就在刚刚,我们在未经监督微调的2B模型上,见证了基于DeepSeek-R1-Zero方法的视觉推理「啊哈时刻」!
就在昨天,全国产算力训出的讯飞星火X1全面升级!70B小身板在数学领域全面领先,性能直接对标OpenAI o1和DeepSeek-R1。单机部署成本骤降,彻底颠覆行业应用门槛。
给DeepSeek-R1推理指导,它的数学推理能力就开始暴涨。更令人吃惊是,Qwen2.5-14B居然给出了此前从未见过的希尔伯特问题的反例!而人类为此耗费了27年。研究者预言:LLM离破解NP-hard问题,已经又近了一步。
本文介绍了英特尔®至强®处理器在AI推理领域的优势,如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理,以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。
属于OpenAI的时代结束了?