DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
美国AI云服务商Together AI宣布完成3.05亿美元B轮融资，估值高达33亿美元！该公司押注开源模型，提供包括DeepSeek-R1在内的200多个模型API服务，并出租GPU算力，年收入已超1亿美元。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
近两个月，AI圈像开了倍速一样，可以说是卷疯了......
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
这个AI领域千亿级市场，将辐射千家万户。 DeepSeek-R1横空出世，打响了大模型比拼性价比的第一枪。 Meta、OpenAI等国外头部大模型厂商纷纷复刻或变相降价。比DeepSeek-R1晚两周发布的OpenAI o3-mini模型，定价比前代模型o1-mini降低了超6成，比前代完整版的o1模型便宜超9成。
应用内接入 DeepSeek-R1 已经成了一种潮流。
