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1 天
Windows用户免费使用每月200美金的OpenAI o1?居然是真的!
近年来,人工智能领域的快速发展已经变得不可逆转,特别是在生成式人工智能的应用上。最近,微软的消息着实让Windows用户为之振奋——公司宣布,所有Copilot用户将能够免费使用OpenAI的o1模型,这一模型原本每月收费超过200美元。此举无疑为广 ...
1 天
DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1:开源大模型训练范式革新
中国 AI 公司 DeepSeek 近期发布了新一代模型 DeepSeek-R1,在复杂领域的推理能力上媲美 OpenAI 的 o1,甚至在多个数学和编程基准测试上超越了它。
1 天
on MSN
OpenAI 宣布 ChatGPT Canvas 写作工具上线 o1 模型
IT之家 2 月 2 日消息,OpenAI 本周宣布对旗下 ChatGPT Canvas 写作工具进行更新,主要上线 o1 模型、新增支持渲染 HTML 和 React 代码,同时 Canvas 功能也正式登陆 ChatGPT ...
腾讯网
3 天
o1开启LLM新范式,Ai2科学家解析背后秘籍:推理和强化学习是关键
新智元报道 编辑:KingHZ 乔杨【新智元导读】Ai2研究科学家Nathan Lambert总结语言推理现状,揭开OpenAI o1训练中强化学习的秘密。关注NLP领域的人们,一定好奇「语言模型能做什么?」「什么是o1?」「为什么思维链有效?」在NeurIPS的Latent Space非官方Industry Track上,Ai2研究科学家Nathan ...
1 天
OpenAI推出Canvas升级:全新o1模型支持HTML/React代码渲染
OpenAI近期宣布对其开发平台Canvas进行重磅升级,推出了全新的o1模型。这一升级不仅标志着OpenAI在代码生成和呈现领域的进一步创新,同时也为开发者提供了更强大的工具,以更高效地进行Web应用和用户界面的开发。此次推出的o1模型能够支持HTML和React代码的渲染,这一特性尤其吸引了包括初创公司在内的众多开发者的关注。
中华网
3 天
DeepSeek独立发现o1的一些核心思路 低成本高性能引热议
春节期间,国内外AI圈都被DeepSeek刷屏。英伟达的股市震荡更是让全世界瞩目。DeepSeek最近发布的两个模型——DeepSeek-V3和DeepSeek-R1以较低成本获得了与OpenAI同类模型相当的性能,这引发了市场对AI硬件需求的担忧, ...
5 天
DeepSeek R1有没有赶上OpenAI o1? 八大场景测评结果出炉
比拼结果: DeepSeek R1 的回复以一种荒诞的方式回应了这个荒诞的提示。该团队非常喜欢其中的一些细节,比如它创造了一项「让人们不是跳进战壕,而是跳向荣耀」的运动,以及规则的「第 13 ...
8 天
记者实测 | DeepSeek-R1对决四款主流推理模型:基础题意外“翻车 ...
1月20日发布的 DeepSeek-R1 模型让开发公司DeepSeek在全球的热度持续攀升。1月27日,DeepSeek接连登顶苹果中国和美国地区应用商城的免费应用排行榜,甚至超越了大众熟知的ChatGPT。
雷锋网
13 天
DeepSeek-R1 最新发布,剑指 OpenAI o1
但是DeepSeek-R1-Zero这个孩子一直做试错练习的话,就会有可读性差和语言混合问题。于是团队研发推出了 DeepSeek-R1,这个模型在训练过程中引入了少量的冷启动数据,即cold-start data,并通过多阶段 RL ...
腾讯网
1 天
OpenAI宣布升级Canvas:上线o1模型,支持HTML/React代码渲染
三言科技 2月3日消息,日前,OpenAI宣布对ChatGPT中的写作工具Canvas进行更新。据介绍,此次更新将o1模型集成到Canvas中,并新增了对HTML和React代码的渲染功能。此外,Canvas功能还正式登陆ChatGPT ...
4 天
斯坦福揭秘 o1-preview 软肋:数学竞赛题稍作修改,准确率骤降 30%
斯坦福大学最近的一项研究发现,尽管 o1-preview 在数学、代码等领域能力逆天,但只要对数学竞赛的题目稍修改,模型解答的准确率竟会立刻下降 30%。 在数学竞赛的领域里,普特南数学竞赛的威名可谓如雷贯耳。它由 William Lowell Putnam 家族发起,自 1938 年首届举办以来,历经 66 年的岁月沉淀,已然成为全球大学生数学精英们一较高下的顶级赛场。
4 天
斯坦福大学揭示o1-preview模型数学能力软肋:改变题目,准确率骤降30%!
这项研究的惊人之处在于,o1-preview模型面对原始的普特南数学竞赛题时,能够取得高达41.95%的准确率。这一结果把大多数人都震惊了,然而,当题目中变量和常量被稍作调换时,模型的准确率却立刻跌至11.95%,令人叹为观止。
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