
超越DeepSeek推理,效率更高!斯坦福马腾宇新作:有限数据,无限迭代
超越DeepSeek推理,效率更高!斯坦福马腾宇新作:有限数据,无限迭代STP(自博弈定理证明器)让模型扮演「猜想者」和「证明者」,互相提供训练信号,在有限的数据下实现了无限自我改进,在Lean和Isabelle验证器上的表现显著优于现有方法,证明成功率翻倍,并在多个基准测试中达到最先进的性能。
STP(自博弈定理证明器)让模型扮演「猜想者」和「证明者」,互相提供训练信号,在有限的数据下实现了无限自我改进,在Lean和Isabelle验证器上的表现显著优于现有方法,证明成功率翻倍,并在多个基准测试中达到最先进的性能。
DeepSeek最后一天,送上了3FS文件并行系统,以及数据处理框架Smallpond。五天开源连更,终于画上了完美的句号。
随着 AI 能力的提升,一个常见的话题便是基准不够用了——一个新出现的基准用不了多久时间就会饱和,比如 Replit CEO Amjad Masad 就预计 2023 年 10 月提出的编程基准 SWE-bench 将在 2027 年饱和。
“用DeepSeek写小说,一天能写20万字”
AI模型的训练和推理成本在过去18个月内大幅下降,达到180倍的成本降低。这一趋势推动了更多开源项目的涌现。
DeepSeek开源周的最后一天,迎来的是支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施 — Fire-Flyer File System(3FS) 和构建于其上的Smallpond数据处理框架。
DeepSeek开源周,今日正式收官!内容依旧惊喜且重磅,直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的文件系统。Fire-Flyer文件系统(简称3FS,第三个F代表File),一种利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统;
AI还不够像人,人已经变成AI了
在AI技术风起云涌的今天,名为DeepSeek的东方力量掀起骇浪。它如何打破常规,照亮AI行业的黑暗森林,又如何为中国的AI发展带来前所未有的临界点?
2024年核心业务总合同订单数千万。