南加州大学团队只用9美元，就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升，效果好得离谱！而其核心技术只需LoRA+强化学习，用极简路径实现超高性价比后训练。
大模型竞技场的可信度，再次被锤。
Hi，我想先请你只看下面这张照片，推测它的拍摄城市：
LoRA 中到底存在多少参数冗余？这篇创新研究介绍了 LoRI 技术，它证明即使大幅减少 LoRA 的可训练参数，模型性能依然保持强劲。
昆仑自研的AI模型(SOTA)就像是“最好的锄头”，正在助力公司开采AIGC领域那片“最肥沃的金矿”。
这组充满悬念的组合引发科技圈热议，业内普遍推测DeepSeek R2模型已进入发布倒计时。凤凰网科技从知情人士处获悉，目前网传信息的真实性含量很低。
Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。
现如今，微调和强化学习等后训练技术已经成为提升 LLM 能力的重要关键。
其实……不用大段大段思考，推理模型也能有效推理！
DeepSeek放大招！新模型专注数学定理证明，大幅刷新多项高难基准测试。在普特南测试上，新模型DeepSeek-Prover-V2直接把记录刷新到49道。目前的第一名在657道题中只做出10道题，为Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作成果Kimina-Prover。
