「比起 R1，DeepSeek 同一时间发布的 R1-Zero 更值得关注。」这是 ARC Prize 联合创始人 Mike Knoop 在一篇新博客中发表的观点。他认为，R1-Zero 之所以比 R1 更值得分析，是因为它完全依赖强化学习（RL），而不使用人类专家标注的监督微调（SFT），这表明在某些任务中，人类标注并非必要，且未来可能通过纯 RL ...
「比起 R1，DeepSeek 同一时间发布的 R1-Zero 更值得关注。」这是 ARC Prize 联合创始人 Mike Knoop 在一篇新博客中发表的观点。他认为，R1-Zero 之所以比 R1 更值得分析，是因为它完全依赖强化学习（RL），而不使用人类专家标注的监督微调（SFT），这表明在某些任务中，人类标注并非必要，且未来可能通过纯 RL ...
传统MoE模型专家激活率就像被固定了脚步，例如SwitchTransformer强制激活2/8。DeepSeekR1引入动态路由算法，好似一位聪慧的向导，根据输入内容特征自动匹配13个专家模块，实现参数利用率从25%提升至68%（此芯科技实测）。实际效果更是惊艳，14BMoE版在MMLU基准测试中得分与70B稠密模型持平，推理速度犹如飞驰的骏马，提升了...
2.2.4. DeepSeek-R1-Zero 的性能、自我进化过程与 "Aha Moment"2.3. DeepSeek-R1: 结合冷启动...
豆包大模型1.5以及 DeepSeek-R1等第三方开源模型能力加持下的飞书，以 AI 能力驱动准确而快速的批量任务处理，为众多行业客户带来多个场景下的业务效率提升。引入 AI 后，飞书电销&客服团队实现了服务效率提升180%、服务成本降低50%，同时满意度提升4%以上，MQL 打标命中率、MQL 回捞贡献以及外呼效率也均有大幅增长...
DeepSeek R1:使用指南 🤔 什么是DeepSeek R1? DeepSeek R1 是由深度求索(DeepSeek)于 2025 年 1 月 20 日发布的高性能大语言模型。该模型以其低成本、开源特性及卓越的推理能力,迅速在全球范围内引起关注,并在发布后登顶苹果 App Store 中美区免费应用榜首,甚至导致美股科技股大幅波动。🤔 如何使用DeepSeek...
DeepSeek-R1中提到的模型训练流程如下：左路就是DeepSeek-R1-Zero的训练（上面的①），中路是基于SFT和...
豆包大模型1.5以及 DeepSeek-R1等第三方开源模型能力加持下的飞书，以 AI 能力驱动准确而快速的批量任务处理，为众多行业客户带来多个场景下的业务效率提升。引入 AI 后，飞书电销&客服团队实现了服务效率提升180%、服务成本降低50%，同时满意度提升4%以上，MQL 打标命中率、MQL 回捞贡献以及外呼效率也均有大幅增长...
飞桨新一代框架3.0全面升级了大模型推理能力，依托高扩展性的中间表示（PIR）从模型压缩、推理计算、服务部署、多硬件推理全方位深度优化，能够支持众多开源大模型进行高性能推理，并在 DeepSeek V3/R1上取得了突出的性能表现。飞桨框架3.0支持了 DeepSeek V3/R1满血版及其系列蒸馏版模型的 FP8推理，并且提供 INT8...