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月度归档: 2025 年 2 月

GPT-4o多模态核心大佬离职OpenAI!联创Schulman跳槽前CTO初创

2025年2月7日12时 作者 新智元

OpenAI多模态团队负责人Alexander Kirillov离职,而前CTO Mira Murati创立的初创公司迅速招揽Kirillov加盟。此消息引发对OpenAI内部动荡的担忧。

分类 资讯 标签 Alexander Kirillov、 GPT-4o、 John Schulman、 Mira Murati、 OpenAI、 Thinking Machines Lab 发表评论

钉钉真勇!率先接入DeepSeek,阿里系第一个吃螃蟹

2025年2月7日12时 作者 量子位

钉钉全面接入DeepSeek系列模型,用户可以直接选择R1、V3等三种模型创建AI助理,并可借助宜搭平台调用DeepSeek能力。这是阿里系大模型生态中的一个开放态度展示。

分类 资讯 标签 AI助理、 DeepSeek、 全新模板、 凹非寺、 金磊、 钉钉 发表评论

突发!o3-mini思维链公开,却被曝光全是「作假」,奥特曼现身解释网友炸锅

2025年2月7日12时 作者 新智元

OpenAI公开了o3-mini的思维链功能,但后续发现并非原始CoT。OpenAI研究员表示,他们正在努力整理原始的CoT并提供翻译,以保持内容的忠实度。

分类 资讯 标签 DeepSeek R1、 Noam Brown、 O3-mini、 OpenAI、 Zeller公式、 思维链 发表评论

美国朝中国DeepSeek打了一记重拳|

2025年2月7日12时 作者 钛媒体AGI

股新的AI热潮。而当前,美国企业界、学术界、政府机构纷纷开启“反击”热潮。
首先是美国企业层面,钛媒

分类 资讯 标签 AI垄断打破、 DeepSeek、 开源大语言模型、 推理成本下降、 社区参与、 训练成本降低 发表评论

感谢DeepSeek,ChatGPT开始公开o3思维链,但不完整

2025年2月7日12时 作者 机器之心

OpenAI为ChatGPT上线了展示详细思维链内容的更新,但其展示的内容是经过总结和可能错误的版本。相比而言,DeepSeek可以展示完整的思维过程,并且在某些情况下能提供更好的用户体验。

分类 学术、 资讯 标签 O3-mini、 OpenAI、 思维链、 技术改进、 深度学习、 用户体验提升 发表评论

极客说|利用 Azure AI Agent Service 创建自定义 VS Code Chat participant

2025年2月7日12时 作者 AIGC开放社区

利用GitHub Copilot提升编程效率,结合Semantic Kernel和Multi-Agent完成复杂工作。通过定制Chat Participant实现代码生成与项目创建。

分类 资讯 标签 GitHub Copilot、 Multi-Agent、 Semantic Kernel、 Visual Studio Code Chat Extension、 卢建晖、 微软 发表评论

DeepSeek影响还在持续!OpenAI突然宣布放开 o3 mini 思维链,但不是原始版本

2025年2月7日12时 作者 AI寒武纪

DeepSeek R1 开源引发冲击,OpenAI 为 o3-mini 推出实时思维链功能。但 OpenAI 的“原始思维链”仍然保持高度保密。

分类 国际、 资讯 标签 DeepSeek R1、 O3-mini、 OpenAI、 可解释、 透明化、 链式思考 发表评论

S1这个模型大概一千条数据,获得了跟 o1-preview 相似的结果

2025年2月7日8时 作者 NLP工程化

S1模型以6美元成本获得与o1-preview相似结果,揭示了O3-mini-low和O3-mini-high的生成方式。

分类 开源 标签 6美元、 o1-preview、 o3-mini-high、 o3-mini-low、 Qwen2.5-32B-Instruct、 S1 发表评论

如何用DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的大模型

2025年2月7日8时 作者 NLP工程化

发现了一个新的自动化fune-tune框架DeepSeek-R1,可在1小时内生成专用小模型,无需编写代码或手动调节,仅需定义数据集。

分类 开源 标签 1小时、 fune-tune框架、 Kiln-AI团队、 医学领域、 本地定制化模型、 自动化过程 发表评论

DeepSeek-R1:通过强化学习提高大语言模型的推理能力

2025年2月7日8时 作者 NLP工程化

论文介绍了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两种推理模型,前者通过大规模强化学习训练,在没有监督微调下展现卓越推理能力,后者结合多阶段训练和冷启动数据优化其性能。

分类 开源 标签 Anima Anandkumar、 Jia-Bin Zhang、 Liangliang Cao、 Tianyi Zheng、 Yuanqing Chen、 阿里巴巴云 发表评论
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