DeepSeek R1 通过 创新地采用纯强化学习 (或结合少量冷启动数据的强化学习) 的训练方法，减少了对大规模标注数据的依赖，并可能使用了更高效的训练策略和模型结构，从而在保证甚至超越 GPT-3 性能的同时，大幅度降低了训练成本。据报道，DeepSeek R1 的训练成本比 OpenAI 的同等性能模型 降低了 95%。DeepSeek-R1 技术效应：AI 真的“顿悟”了吗？- 知勢深度拆

GamingAgent框架代表了AI控制游戏玩法的重大进步，为开发者提供了一个模块化、低代码的解决方案，用于在视频游戏中创建自主代理。该框架以Virtuals生态系统中的GAME等系统为例，提供了一种即插即用的基础架构，简化了AI代理的创建和管理。GamingAgent利用了一个复杂的记忆系统，结合了工作记忆和长期记忆，以及高层次和低层次的规划器，根据游戏环境制定策略并执行动作。这些AI代理技术的

Idefics2 是一个开放的多模态模型，可接受任意序列的图像和文本输入，并生成文本输出。该模型可以回答有关图像的问题、描述视觉内容、创建基于多幅图像的故事，或者仅仅作为一个纯粹的语言模型而无需视觉输入。它在 Idefics1 的基础上进行了改进，大大提高了 OCR、文档理解和视觉推理的能力。可用于对多模态（图像+文本）任务进行推理，其中输入由文本查询和一个（或多个）图像组成。文本和图像可以任意交

与现有模型相比，GPT-4o 在视觉和音频理解方面表现特别出色。与 GPT-4 Turbo 相比，GPT-4o 速度提高了 2 倍，价格减半，限制速率提高了 5 倍。在英文和代码文本方面，它与 GPT-4 Turbo 的性能相当，对非英语文本的文本有显著改进。它可以接受任意组合的文本、音频和图像作为输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。将在免费版中提供 GPT-4o，并为 Plus 用户提供

微软发布了强大的轻量级多模态基础模型Phi-4-MultiModal-Instruct！该模型目前具有英文的图像理解能力，同时有超过Whisper V3的视频理解能力！Phi-4-multimodal-instruct是一个轻量级的开放式多模态基础模型，利用Phi-3.5和4.0模型使用的语言、视觉和语音研究以及数据集。该模型处理文本、图像和音频输入，生成文本输出，并带有128K令牌上下文长度。

Pandas快速入门第一弹！让我们一起在Python的数据分析更进一步！

GamingAgent框架代表了AI控制游戏玩法的重大进步，为开发者提供了一个模块化、低代码的解决方案，用于在视频游戏中创建自主代理。该框架以Virtuals生态系统中的GAME等系统为例，提供了一种即插即用的基础架构，简化了AI代理的创建和管理。GamingAgent利用了一个复杂的记忆系统，结合了工作记忆和长期记忆，以及高层次和低层次的规划器，根据游戏环境制定策略并执行动作。这些AI代理技术的

Idefics2 是一个开放的多模态模型，可接受任意序列的图像和文本输入，并生成文本输出。该模型可以回答有关图像的问题、描述视觉内容、创建基于多幅图像的故事，或者仅仅作为一个纯粹的语言模型而无需视觉输入。它在 Idefics1 的基础上进行了改进，大大提高了 OCR、文档理解和视觉推理的能力。可用于对多模态（图像+文本）任务进行推理，其中输入由文本查询和一个（或多个）图像组成。文本和图像可以任意交

与现有模型相比，GPT-4o 在视觉和音频理解方面表现特别出色。与 GPT-4 Turbo 相比，GPT-4o 速度提高了 2 倍，价格减半，限制速率提高了 5 倍。在英文和代码文本方面，它与 GPT-4 Turbo 的性能相当，对非英语文本的文本有显著改进。它可以接受任意组合的文本、音频和图像作为输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。将在免费版中提供 GPT-4o，并为 Plus 用户提供

Idefics2 是一个开放的多模态模型，可接受任意序列的图像和文本输入，并生成文本输出。该模型可以回答有关图像的问题、描述视觉内容、创建基于多幅图像的故事，或者仅仅作为一个纯粹的语言模型而无需视觉输入。它在 Idefics1 的基础上进行了改进，大大提高了 OCR、文档理解和视觉推理的能力。可用于对多模态（图像+文本）任务进行推理，其中输入由文本查询和一个（或多个）图像组成。文本和图像可以任意交