
UC伯克利华人开源14B「o3-mini」,代码版R1突袭OpenAI王座!
UC伯克利华人开源14B「o3-mini」,代码版R1突袭OpenAI王座!OpenAI o1/o3-mini级别的代码推理模型竟被抢先开源!UC伯克利和Together AI联合推出的DeepCoder-14B-Preview,仅14B参数就能媲美o3-mini,开源代码、数据集一应俱全,免费使用。
OpenAI o1/o3-mini级别的代码推理模型竟被抢先开源!UC伯克利和Together AI联合推出的DeepCoder-14B-Preview,仅14B参数就能媲美o3-mini,开源代码、数据集一应俱全,免费使用。
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。
最近,像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models,LRMs)通过加长「思考链」(Chain-of-Thought,CoT)在推理任务上表现惊艳。
刚刚开源的新基准测试PaperBench,6款前沿大模型驱动智能体PK复现AI顶会论文,新版Claude-3.5-Sonnet显著超越o1/r1排名第一。与去年10月OpenAI考验Agent机器学习代码工程能力MLE-Bnch相比,PaperBench更考验综合能力,不再是只执行单一任务。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型(LRM,Large Reasoning Model)带来了新的 post-training scaling law,强化学习(RL,Reinforcement Learning)成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而,针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高:
晚点:过去将近 6 个月,AI 领域最重要的两件事,一是 OpenAI 去年 9 月 o1 发布,另一个是近期 DeepSeek 在发布 R1 后掀起全民狂潮。我们可以从这两个事儿开始聊。你怎么看 o1 和 R1 分别的意义?
「思维链劫持」(H-CoT)的攻击方法,成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明,这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点,攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线,使模型拒绝率从98%骤降2%。
2025 年第一款现象级的 AI 音乐爆品,就这么华丽丽地来了!3 月 26 日,国内「All in AGI 与 AIGC」的科技公司 —— 昆仑万维,发布了最新音乐大模型 Mureka V6 和 O1,给全球音乐圈带来了不小的震撼。
哎!最近推特上的网友在LMSYS Arena 发现了个泄漏的大模型 Nebula,效果据说特别好,打败了o1、o3mini、Claude3.7 Thinking等等模型:网友们通过询问和分析 API,发现这似乎是谷歌正在秘密演练的新推理模型!推测可能是 Google Gemini 2.0 Pro Thinking:
我发现对于 o1、R1 等推理模型们大家是又爱又恨,