
想并肩 DeepSeek 不能靠自嗨和邀请码
想并肩 DeepSeek 不能靠自嗨和邀请码如果根据AI自媒体们的标题来看,昨天全世界AI圈应该无人存活,因为他们又被“炸”了。
如果根据AI自媒体们的标题来看,昨天全世界AI圈应该无人存活,因为他们又被“炸”了。
编辑注:今天上线的Manus引发了全网的 Agent 热潮,Manus 背后的产品团队——Monica.im 的产品团队也引起了大家的关注。Manus产品负责人张涛在 2 月份曾经有过一次公开分享,解读 DeepSeek R1 成功背后的技术进步和产品思路,从中可以一窥 Manus 的部分解题思路。
又一个「DeepSeek 王炸组合」,来了。2 月 28 日,两个国民级应用,百度文库和百度网盘,全量接入了 DeepSeek-R1 满血版。
在 R1 推理模型大火之后,全民接力集成 DeepSeek,有硅基流动这样的大模型云服务平台、有腾讯元宝这样的 Chatbot,甚至微信这样的顶流。但是,AI 图片类产品却鲜少有接入 DeepSeek R1 的新闻,而从 DeepSeek-R1 发布到 Krea 宣布上线新功能仅仅 10 天,这个反应应该是图像产品中最快的。
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争:在过去的一个月里,头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models:OpenAI 的 o3-mini 和deep research, xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
随着 DeepSeek 问世,从春节至今,和AI有关的资讯与讨论已经让人有些疲劳。然而,相关讨论大都聚焦在产业、投资和技术方面,其中不乏优质信息,但仍缺少一个重要的视角——作为普通用户,我们如何看待并使用AI。
满血版DeepSeek R1部署A100,基于INT8量化,相比BF16实现50%吞吐提升! 美团搜推机器学习团队最新开源,实现对DeepSeek R1模型基本无损的INT8精度量化。
通过针对视觉的细分类、目标检测等任务设计对应的规则奖励,Visual-RFT 打破了 DeepSeek-R1 方法局限于文本、数学推理、代码等少数领域的认知,为视觉语言模型的训练开辟了全新路径!
DeepSeek MoE“变体”来了,200美元以内,内存需求减少17.6-42%! 名叫CoE(Chain-of-Experts),被认为是一种“免费午餐”优化方法,突破了MoE并行独立处理token、整体参数数量较大需要大量内存资源的局限。
在 DeepSeek 生成的文本中,有 74.2% 的文本在风格上与 OpenAI 模型具有惊人的相似性?这是一项新研究得出的结论。这项研究来自 Copyleaks—— 一个专注于检测文本中的抄袭和 AI 生成内容的平台。