「DeepSeek 1.5B」共找到 4074 篇相关文章
一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与训练解耦,用Qwen3基座调用MCP工具集,可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效,还支持一键式训练,未来会更易用高效。
AI开源狂飙,OpenAI们慌了!GenAI大洗牌,2025趋势深度解读
2025年,ChatGPT仍领跑,但DeepSeek、Qwen等开源模型加速追赶。独立机构报告总结六大趋势,涵盖技术突破与市场格局演变,如推理模型实用化、MoE架构普及等,开源势力挑战闭源巨头。
CoT推理大溃败?哈佛华人揭秘:LLM一思考,立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」,使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中,用CoT推理模型准确率下降,还总结了四大模式,并提出四种缓解策略。
ParScale:一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
LLM学习笔记:最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频,分析大模型聊天流程与原理,介绍LLM训练步骤,包括预训练、后训练和强化学习,还提及主流特性应用,如文件上传、网络搜索,强调带问题学习的重要性。
强迫模型自我争论,递归思考版CoT热度飙升!网友:这不就是大多数推理模型的套路吗?
近日,概念CoRT火了,它在CoT基础上加了“递归思考”,能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优,结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。
黄仁勋放话:英伟达全员拥抱智能体!
黄仁勋称英伟达全员将配AI助手,未来AI智能体成主流。Meta小扎、微软纳德拉等也认为AI重塑开发者角色。当下AI编程工具掀起革命,虽有局限,但已改变开发周期,企业多已应用。
一个被低估的Markdown神器!
本文是开源君分享的一款被低估的开源AI原生Markdown编辑器OpenKnowledge,它兼顾美观编辑体验、AI协作、本地存储,满足个人和团队知识管理需求,目前GitHub已收获4.1k Star。
阿里发布新版 Qoder:做每个人的编程智能体工作台,一手实测!
本文是对阿里新版Qoder的一手实测,新版Qoder从面向专业开发者的AI IDE,转型为面向全岗位的编程智能体工作台,支持自定义模型,探讨了AI Agent下半场的竞争方向。