
百度文库、网盘接入 DeepSeek,这才是学生党真正想要的 AI
百度文库、网盘接入 DeepSeek,这才是学生党真正想要的 AI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。
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。
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」!
o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了!
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用,这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景,而不仅仅是回答事实性问题。比如:
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。
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!
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。
要知道,过去几年,各种通用评测逐渐同质化,越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准,各家模型出街时人手一份,但局限性也开始暴露,比如覆盖范围狭窄(通常不足 50 个学科),不含长尾知识;缺乏足够挑战性和区分度,比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
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。