Квантовые физики уменьшили и «освободили от цензуры» DeepSeek R1
Им удалось сократить размер ИИ-модели рассуждений более чем наполовину — и они утверждают, что теперь она может отвечать на политически чувствительные вопросы, которые раньше были под запретом в китайских ИИ-системах.TL;DR:Multiverse Computing сжала DeepSeek R1 с помощью квантово-вдохновлённых тензорных сетей: модель стала на 55% компактнее при почти той же точности. По пути они «сняли» китайскую цензуру: модифицированная версия отвечает на табуированные для китайских LLM вопросы примерно как западные модели.
Rоманда WeiboAI представила компактную модель с 1.5 миллиарда параметров
Исследовательская команда WeiboAI представила VibeThinker-1.5B
Нет, тренировка DeepSeek R1 не стоила $294 тыс. Реальная цифра в десятки раз выше
В интернете широко обсуждают опубликованный в Nature отчет авторов DeepSeek, в котором якобы заявляется, что обучение модели R1 обошлось компании всего в 294 тысячи долларов. Цифра выглядит сенсационной, ведь конкуренты тратят на создание своих моделей в тысячи раз большие суммы: например, для Claude Sonnet 3.7 давали оценку в несколько десятков миллионов долларов. Если бы взятая из Nature цифра была правдой, то получилось бы так, что у конкурентов нет никаких шансов перед командой DeepSeek. Но это не так.
DeepSeek: обучение модели R1 обошлось всего в $294 тысяч
Китайская компания в сфере искусственного интеллекта DeepSeek отчиталась, что потратила $294 тыс. на обучение своей модели R1 — это значительно меньше расходов, которые озвучили американские конкуренты по поводу своих разработок. Для этого DeepSeek задействовала 512 ускорителей Nvidia H800.
DeepSeek-R1: ИИ впервые научился рассуждать с нуля
В Nature опубликована работа, которая уже наделала шума в научном сообществе. Китайская команда представила DeepSeek-R1, первую масштабную языковую модель, которая научилась рассуждать без примеров от человека.
Локальная LLM: гадкий утенок в мире прекрасных лебедей
Сравнительный анализ локальных и облачных LLMВсем привет! Я — Иван, инженер по разработке AI-систем CodeInside. Мы разрабатываем и внедряем кастомные AI-решения — от интеллектуальных поисковых систем на основе RAG до специализированных AI-агентов и ассистентов для автоматизации процессов в бизнесе и промышленности.
