DeepSeek AI 发布了其最新的通用模型 DeepSeek-V3，该模型在多个前沿评估中表现出色，尤其是在数学和编程竞赛等困难任务上。尽管其激活参数量仅为 37B，但其性能超越了 GPT-4o 和 Claude 3.5。DeepSeek 还分享了详细的技术报告，展示了其在计算效率和模型优化方面的创新。文章探讨了训练前沿 AI 模型的成本，并指出 DeepSeek 在资源有限的情况下取得了显著进展。
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标签： LLM
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为什么AI领域都在讨论DeepSeek
DeepSeek发布全新大语言模型DeepSeek-R1，性能媲美OpenAI o1，却以更低成本开源，迅速引发硅谷和AI行业的广泛讨论。这篇报道详细分析了其技术突破、市场冲击及未来前景。
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本地运行LLM：Ollama初学者指南
Ollama是一个强大的本地LLM运行和管理平台，支持跨操作系统的部署。本指南提供了从下载、运行到与LLM交互的详细步骤，适合初学者快速上手。
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LLM能否通过不断要求“写出更好的代码”来写出更好的代码？
通过实验发现，反复要求LLM“优化代码”确实可以提升代码质量，但效果取决于提示设计的明确性。本文展示了通过提示工程在Python中实现100倍性能提升的过程，并强调了人类工程师的关键作用。
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2024年大语言模型（LLMs）回顾
2024年，大型语言模型（LLMs）领域发生了多项重大突破，涵盖GPT-4壁垒被攻克、多模态模型普及、LLM价格下降、语音和实时摄像头功能崛起等主题。此外，本文还探讨了推理扩展模型、合成训练数据和环境影响等深远影响，全面回顾了一年来的技术发展和趋势。
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AI生成诗歌能否媲美人类创作？Nature论文引发争议
AI生成诗歌能否媲美人类创作？一篇发表在Nature的论文指出，AI生成诗歌因其简洁易读的特点更受普通读者欢迎，引发学术界关于诗歌艺术与AI创作本质的热议。论文方法和受试者选择遭到批评，专家认为AI缺乏情感与创新能力，无法触及诗歌创作的核心本质。探索AI创作与人类艺术的边界仍是未来重要方向。
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为什么GPT-3.5-turbo-instruct擅长下棋，而其他大模型不行？
当前的大型语言模型（LLMs）在许多任务中表现出色，但几乎都在国际象棋方面表现不佳，唯独GPT-3.5-turbo-instruct例外，能够达到高级业余棋手的水平。GPT-3.5-turbo-instruct的优异表现并非偶然，而是训练数据、模型设计与提示优化的综合结果。