强化学习Scaling Law错了?无需蒸馏,数据量只要1/6,效果还更好
强化学习Scaling Law错了?无需蒸馏,数据量只要1/6,效果还更好强化学习训练数据越多,模型推理能力就越强?新研究提出LIM方法,揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量,而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此,强化学习Scaling Law可能要被改写了!
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强化学习训练数据越多,模型推理能力就越强?新研究提出LIM方法,揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量,而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此,强化学习Scaling Law可能要被改写了!
不过半月,Ilya神秘初创SSI又被曝出将完成超10亿美金新一轮融资,估值超300亿。成立8个月时间,官网至今也只有一页文字。
近两年来,AI Coding赛道迎来井喷式发展,GitHub Copilot、Cursor等产品收入增长迅猛,科技巨头和风险投资纷纷加码,新一代AI Coding产品在提升开发效率、减少错误和确保代码质量方面表现出色,正在深刻改变软件开发生态。
毫不意外地,DeepSeek的火烧到了硬件行业。
在深入学习和阅读智能体(Agent)相关的英文技术文章时,我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重,还会使句子结构生硬,专业术语处理不当,这让读者理解起来非常吃力。
Grok 3 的表现究竟如何?
增长玩的很溜,但产品内核呢?
AI让定制化服务成为可能
接入DeepSeek,不等于All in DeepSeek
那么,DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢?根据 ARC Prize 发布的报告,R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型,更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势:成本低。