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。而此时 o3-mini 也有类似的想法：「尽管我们的敌蛇（蛇 2）的头位于 (7,7) 处，也有可能想吃这个苹果，但没有强烈的迹象表明它会冒险用自己更长的身体与我正面碰撞。因此，吃到苹果的直接好处大于风险。上周六，ARC Prize 又发布了一个新的基准，这

此外，无问芯穹异构云大模型服务平台不仅已正式上线满血版 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3，且在逐一打通 DeepSeek-R1 在壁仞、海光、摩尔线程、沐曦、昇腾、燧原、天数智芯等七个硬件平台上的便捷部署与推理服务，支持通过 Infini-AI 异构云平台一键获取 DeepSeek 系列模型与多元异构自主算力服务，为大家带来更高效、更省心、更划算的 AI 开发和应用体验，欢迎广大开发

DeepSeek - R1 - Lite 的正确率为 0.611（33/54），o1 - preview 的正确率为 0.574（31/54），其他模型如 QwQ - 32B - Preview、K0 - math、InternThinker - Alpha 的正确率则相对较低，分别为 0.519（28/54）、0.426（23/54）、0.315（17/54）。最后，加强对模型可解释性的研究，探

热图滤镜这组滤镜提供了各种不同的艺术和风格化光学图像捕捉方法。例如，热滤镜会将图像转换为“热图”，而卡通滤镜则提供生动的图像，这些图像看起来就像是漫画书制作的。最接近自然色彩以及海滩和自然场景的是 VSCO 滤镜。如果要减少工业感，可以对 Instagram 应用滤镜进行大量投资。将这个简单的灰度图转换为彩色图像。这将是灰度滤镜之一。最后，让我们考虑油画滤镜，OpenCV 通过一种风格化技术实现了

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13115290新猜想：已诞生，被蒸馏成小模型来卖最近几个月，从各路媒体、AI 社区到广大网民都在关注 OpenAI 下一代大模型「GPT-5」的进展。我们都知道 OpenAI 在研究新模型，新模型可能遭遇了困难无法按计划推出，但如果有人说 GPT-5 已经在某个地方塑造世界了，你会怎么想？假设如下：OpenAI 已经

2015年，图森未来(TuSimple)成立，专注卡车无人驾驶研发，一直是中自动驾驶明星企业、处于第一梯队。2021年4月15日，上市纳斯达克上市，成为全球第一个自动驾驶上市企业，因为完善的技术体系和成熟的解决方案，在美国运营的无人卡车运营业务遭到美国政府制裁，也是第一家被美国制裁的自动驾驶企业，2024年1月17日，被迫从纳斯达克退市。

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/11651157本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程，按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。1.模

相较于一代，二代将预训练的语料 token 数量扩充到了 2T（万亿），同时将模型的上下文长度从 2048 翻倍到了 4096，并引入分组查询注意力机制（grouped-query attention, GQA）技术，更好的权衡了最佳性能最佳性能(multi-query attention，MQA)和最佳模型质量(multi-head attention，MHA)之间的关系。任何潜在的方法都无法同

从啥也不会到DeepSpeed本文总结了作者学习大模型分布式训练的过程，探讨了分布式训练的必要性、加速原理和大模型内存开销问题，旨在帮助读者系统化地理解大模型训练的定量知识。Stack for AI专栏：​​算法学习文档：elihe：从啥也不会到GPT-3和InstructGPT————一篇LLM的学习过程总结(​​)​为什么我要写这个？

在大语言模型时代小语言模型的增强方法会有不同，包括从头开始训练 SLMs 的训练方法、使 SLMs 遵循指令的监督微调 (SFT)、先进的知识提炼和量化技术，以及 LLMs 中经常使用的技术，以增强 SLMs 针对特定应用的性能。然而，这个环境集包含许多退化的情况，如果简单地采样，它们可能会主导分布。为了选择要训练的关卡，研究者使用了 SOTA UED 算法 SFL，它定期在随机生成的关卡上执行大