R1-V项目:将DeepSeek R1的训练方法用在视觉语言模型上
R1-V项目展示了DeepSeek RRP在视觉语言模型上的效果,仅需30分钟和不到3美元的训练成本,在100个步骤内超越了72B模型的OOD测试表现。
R1-V项目展示了DeepSeek RRP在视觉语言模型上的效果,仅需30分钟和不到3美元的训练成本,在100个步骤内超越了72B模型的OOD测试表现。
本教程详细介绍了如何使用DeepSeek R1和Ollama构建本地化的RAG应用系统。通过文档处理、向量存储、Chain构建和RAG实现等四个主要步骤,实现了完整的功能。
OpenAI 推出 o3-mini 模型免费开放并降低成本,引发了与 DeepSeek R1 的对比。o3-mini 在模拟弹跳球任务中表现优于 DeepSeek R1,但在四维超立方体内小球的运动轨迹上出现偏差。
OpenAI CEO发布o3-mini模型,主打低成本推理功能。与DeepSeek R1相比,o3-mini价格较高但性能不输。通过8道推理题测试对比,显示o3-mini在部分推理任务上表现不如DeepSeek R1。
OpenAI发布的新模型o3-mini在安全性方面表现较好,相比之下DeepSeek R1存在较大问题。实验结果显示o3-mini仅1.19%的回答被认为是不安全的,而DeepSeek-R1则有11.98%的回答被归类为不安全。
OpenAI 发布 o3-mini 模型,包含低中高三个版本。o3-mini 是最具成本效益的推理模型之一,已上线 ChatGPT 和 API。o3-mini 在 STEM 领域表现优异,响应速度快且准确率高。同时保持了安全和智能水平。
DeepSeek R1 模型在 Azure AI Foundry 和 GitHub 上发布,引发科技公司快速响应。微软宣布推出 DeepSeek 系列模型,并指出其通过严格安全评估。亚马逊、微软和苹果等公司在 AI 平台上部署了该模型,展示出技术竞争的激烈程度。