通过针对视觉的细分类、目标检测等任务设计对应的规则奖励，Visual-RFT 打破了 DeepSeek-R1 方法局限于文本、数学推理、代码等少数领域的认知，为视觉语言模型的训练开辟了全新路径！
基于内置思维链的思考方法为解决多轮会话中存在的问题提供了研究方向。按照思考方法收集训练数据集，通过有监督学习微调大语言模型；训练一个一致性奖励模型，并将该模型用作奖励函数，以使用强化学习来微调大语言模型。结果大语言模型的推理能力和计划能力，以及执行计划的能力得到了增强。
大模型的快速及持续发展，离不开对模型所有权及数据隐私的保护。
据众擎机器人介绍，众擎机器人SE01自主研发的“动态重心补偿算法”以每秒1000次的姿态微调对抗前倾失控风险；仿生肌肉驱动系统使关节瞬时扭矩高达330N·m；而毫米波雷达与视觉融合感知系统则将落地误差控制在±2cm内。
3月1日，潞晨科技官微发布了两则消息。先是宣布：“尊敬的用户，潞晨云将在一周后停止提供DeepSeek API服务，请尽快用完您的余额。如果没用完，我们全额退款。”后又发布消息：“感谢网友的热心提醒，Colossal-AI此前发布对DeepSeek-R1（671B）模型的LoRA微调，在参数加载过程中因参数名称不匹配的Bug导致Loss异常，已在GitHub线上修复。”
DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！
最近，扩散模型在生成模型领域异军突起，凭借其独特的生成机制在图像生成方面大放异彩，尤其在处理高维复杂数据时优势明显。然而，尽管扩散模型在图像生成任务中表现优异，但在图像目标移除任务中仍然面临诸多挑战。现有方法在移除前景目标后，可能会留下残影或伪影，难以实现与背景的自然融合。
在大语言模型领域中，预训练 + 微调范式已经成为了部署各类下游应用的重要基础。在该框架下，通过使用搭低秩自适应（LoRA）方法的大模型参数高效微调（PEFT）技术，已经产生了大量针对特定任务、可重用的 LoRA 适配器。
DeepSeek爆火甚至引发API低价内卷……
全网首发！DeepSeek V3/R1满血版低成本监督微调秘籍来了，让高达6710亿参数AI巨兽释放最强性能。
