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2025-04-18 talkingdev

[论文推荐]JudgeLRM:基于强化学习训练的推理大模型在评判任务中超越GPT-4

斯坦福大学研究团队最新推出的JudgeLRM模型家族,通过强化学习训练机制在复杂推理评判任务中展现出突破性性能。该技术采用与标准监督微调(SFT)截然不同的训练范式,在需要深度逻辑分析的评估场景下,其综合表现显...

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2025-04-07 talkingdev

DeepSeek R1模型1.58bit量化新突破:MoE层实现超低比特压缩

Unsloth团队针对DeepSeek最新R1模型成功开发出创新量化方案,其核心突破在于将混合专家(MoE)层压缩至惊人的1.58bit,同时通过动态量化技术保持其他模块在4-6bit精度。研究发现,模型Tokenizer的特殊结构为量化带来...

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2025-04-07 talkingdev

[开源] Nano Aha Moment:单文件单GPU实现DeepSeek R1-Zero风格全参数调优库

McGill-NLP实验室推出的Nano Aha Moment项目在GitHub开源,该项目通过极简架构实现高性能深度学习训练——仅需单个文件和一块GPU即可完成从零开始的完整参数调优,并复现了DeepSeek R1-Zero模型的训练范式。这一突破性...

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2025-04-02 talkingdev

[开源]SEED-Bench-R1:基于强化学习的视频理解新基准

腾讯ARC实验室最新发布的SEED-Bench-R1基准测试,为多模态大语言模型(MLLM)在复杂视频任务中的表现提供了系统评估框架。该研究重点关注强化学习(RL)和监督微调(SFT)等后训练方法,揭示了RL在视觉感知任务和数...

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2025-04-01 talkingdev

[开源]Video-R1:基于规则的强化学习方法实现高效视频推理

Video-R1项目提出了一种创新的基于规则的强化学习(RL)方法,专门用于视频推理任务。该方法采用了GRPO(Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization)的时间变体,并引入了新的数据集来支持训练...

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2025-03-28 talkingdev

本地运行DeepSeek RAG:结合Elasticsearch、Ollama和Kibana的完整指南

近日,Elastic官方博客发布了一篇关于如何在本地环境中运行RAG(检索增强生成)系统的详细教程。该教程指导用户逐步安装Ollama并在容器中运行,随后将其连接到Kibana可视化平台,最终实现基于DeepSeek R1模型的本地R...

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2025-03-20 talkingdev

[开源] Hugging Face的R1项目复现(GitHub仓库)

Hugging Face的Open-R1项目旨在提供一个更为稳健和功能完备的解决方案,同时保持其最小化和可扩展性。该项目通过增加监督微调(SFT)步骤和数据蒸馏技术,进一步提升了模型的性能和适应性。这些改进使得Open-R1在处...

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2025-03-18 talkingdev

小红书接入DeepSeek大模型,AI搜索产品“点点”推出“深度思考”功能

近日,钛媒体AGI独家获悉,小红书即将接入DeepSeek-R1开源模型,其AI搜索产品“点点”App将推出“深度思考”功能,目前该功能正处于内测体验阶段。这一举措标志着小红书在AI技术应用领域的进一步深化。截至2024年6月,小...

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