
显卡可能没那么重要了?中国公司给硅谷好好上了一课
显卡可能没那么重要了?中国公司给硅谷好好上了一课但咱觉得吧,显卡还是很重要的
但咱觉得吧,显卡还是很重要的
还在为每个月20美元的Cursor订阅费发愁吗?还在担心代码被上传到国外服务器?今天给大家介绍一个既省钱又安全的神器组合 - Cline+DeepSeek V3。
2024年,我们居然进步这么大。
在刚刚过去的 2024 年,OpenAI 推出了 o 系列模型。相比于以往大型语言模型,o 系列模型使用更多的计算进行更深入的「思考」,能够回答更复杂、更细致的问题。
没有GPU Poor,只有卷得不够多。 DeepSeek-V3的横空出世,用一组惊人的数据完美诠释了这句话。
国产之光DeepSeek V3竞技场排名新鲜出炉—— 优于o1-mini(总榜第7),获最强开源模型认证(也是唯一闯入前10的开源模型)。
在上一篇的评论区里,大家发生了争吵: 《DeepSeek-V3 是怎么训练的|深度拆解》 有的读者指出:DeepSeek V3 有“训练数据抄袭”的问题。
昨天写完DeepSeek-V3的文章,看到一段吐槽: OpenAI 是一家以创造先进人工智能技术为目标的公司。DeepSeek-V3,是在一个开源系统上进行性能和成本效益优化的。看起来有点偷懒。
随着 o1、o1 Pro 和 o3 的成功发布,我们明显看到,推理所需的时间和计算资源逐步上升。可以说,o1 的最大贡献在于它揭示了提升模型效果的另一种途径:在推理过程中,通过优化计算资源的配置,可能比单纯扩展模型参数更为高效。
大模型的的发布固然令人欣喜,但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区,诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题,各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。