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重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界,用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0,为LLM长上下文问题提供方案,还能处理多类图像与近100种语言。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
万亿级思考模型,蚂蚁首次开源!20万亿token搅局开源AI
10月14日蚂蚁集团发布万亿参数思考模型Ring-1T,在多领域表现出色,推理能力直逼闭源巨头。此前已开源旗舰通用大模型Ling-1T。还介绍了训练技术创新,虽模型有不足,但开源夺冠证明‘思考力’可工程化。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
后Scaling Law时期的模型、token和组织 | 5Y Quarterly
文章是五源2026年第二季度回顾,涵盖对AI多方面观察,如token军备竞赛、模型资产价值、公司组织成护城河等,还提及被投企业上市、融资情况及五源资本获多项行业荣誉。
ETT:打破原生多模态学习视觉瓶颈,重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成,针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题,提出 ETT 调优方法。它实现联合优化,在多模态理解、生成、重构任务表现出色,虽有局限但带来新突破。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯!专攻推理,一年前已启动,招聘全程不公开
路透社消息,凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片,定位推理,项目约一年前启动,现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势,虽挑战大,但DeepSeek有资金支撑。