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200B参数击败满血DeepSeek-R1,字节豆包推理模型Seed-Thinking-v1.5要来了

200B参数击败满血DeepSeek-R1,字节豆包推理模型Seed-Thinking-v1.5要来了

200B参数击败满血DeepSeek-R1,字节豆包推理模型Seed-Thinking-v1.5要来了

字节跳动豆包团队今天发布了自家新推理模型 Seed-Thinking-v1.5 的技术报告。从报告中可以看到,这是一个拥有 200B 总参数的 MoE 模型,每次工作时会激活其中 20B 参数。其表现非常惊艳,在各个领域的基准上都超过了拥有 671B 总参数的 DeepSeek-R1。有人猜测,这就是字节豆包目前正在使用的深度思考模型。

来自主题: AI技术研报
7121 点击    2025-04-11 16:01
DeepSeek+开源n8n:24h推特(X)热点监控Workflow太绝了!【附赠:完整工作流文件】

DeepSeek+开源n8n:24h推特(X)热点监控Workflow太绝了!【附赠:完整工作流文件】

DeepSeek+开源n8n:24h推特(X)热点监控Workflow太绝了!【附赠:完整工作流文件】

前两天给大家分享了一个我认为最强的开源AI Workflow平台:n8n。经过这几天的研究,我用n8n实现了一套超实用的X(原Twitter)热点监控workflow(工作流)。它由两个workflow(工作流)组成

来自主题: AI技术研报
8932 点击    2025-04-11 10:27
刚刚,商汤发布第六代大模型:6000亿参数多模态MoE,中长视频直接可推理

刚刚,商汤发布第六代大模型:6000亿参数多模态MoE,中长视频直接可推理

刚刚,商汤发布第六代大模型:6000亿参数多模态MoE,中长视频直接可推理

商汤最新升级的日日新SenseNova V6解锁的新能力—— 原生多模态通用大模型,采用6000亿参数MoE架构,实现文本、图像和视频的原生融合。从性能评测来看,SenseNova V6已经在纯文本任务和多模态任务中,多项指标均已超越GPT-4.5、Gemini 2.0 Pro,并全面超越DeepSeek V3:

来自主题: AI资讯
7856 点击    2025-04-10 23:17
首个统一多模态模型评测标准,DeepSeek Janus理解能力领跑开源,但和闭源还有差距

首个统一多模态模型评测标准,DeepSeek Janus理解能力领跑开源,但和闭源还有差距

首个统一多模态模型评测标准,DeepSeek Janus理解能力领跑开源,但和闭源还有差距

统一多模态大模型(U-MLLMs)逐渐成为研究热点,近期GPT-4o,Gemini-2.0-flash都展现出了非凡的理解和生成能力,而且还能实现跨模态输入输出,比如图像+文本输入,生成图像或文本。

来自主题: AI技术研报
7068 点击    2025-04-10 10:20
英伟达253B开源新王登场,Llama 4三天变陪衬!直逼DeepSeek-R1成推理天花板

英伟达253B开源新王登场,Llama 4三天变陪衬!直逼DeepSeek-R1成推理天花板

英伟达253B开源新王登场,Llama 4三天变陪衬!直逼DeepSeek-R1成推理天花板

Llama 4刚出世就被碾压!英伟达强势开源Llama Nemotron-253B推理模型,在数学编码、科学问答中准确率登顶,甚至以一半参数媲美DeepSeek R1,吞吐量暴涨4倍。关键秘诀,就在于团队采用的测试时Scaling。

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5649 点击    2025-04-09 18:02
斯坦福2025 AI指数出炉!中美AI终极对决差距仅剩0.3%,DeepSeek领衔

斯坦福2025 AI指数出炉!中美AI终极对决差距仅剩0.3%,DeepSeek领衔

斯坦福2025 AI指数出炉!中美AI终极对决差距仅剩0.3%,DeepSeek领衔

2025年斯坦福HAI报告重磅发布,456页深度剖析全球AI领域的最新趋势:中美顶级模型性能差距缩至0.3%,以DeepSeek为代表的模型强势崛起,逼近闭源巨头;推理成本暴降,小模型性能飙升,AI正变得更高效、更普惠。

来自主题: AI资讯
8205 点击    2025-04-08 16:45
用思维干预直接干预LRM内部推理,三种方式实现DeepSeek-R1有效控制。 | 最新

用思维干预直接干预LRM内部推理,三种方式实现DeepSeek-R1有效控制。 | 最新

用思维干预直接干预LRM内部推理,三种方式实现DeepSeek-R1有效控制。 | 最新

推理增强型大语言模型LRM(如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking)通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤,在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而,对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作,如提示工程(Prompt Engineering)等方法,而你可能已经发现这些方法存在局限性。

来自主题: AI技术研报
1846 点击    2025-04-08 08:50