డీప్‌సీక్-R1 ప్రభావం: లాంగ్వేజ్ మోడల్ ఆవిష్కరణ
డీప్‌సీక్-R1 అనేది రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను పెంపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషించింది. ఇది పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిని వేగవంతం చేసింది.
Tag: Fine-Tuning
వ్యక్తిగతీకరించిన AI శక్తిని ఆవిష్కరించండి
OpenAI యొక్క o4-mini మోడల్‌ను ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్‌తో వ్యక్తిగతీకరించండి. మీ సంస్థ యొక్క ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా AIని రూపొందించండి.
నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్: AI మోడల్స్ ఎలా నేర్చుకుంటాయి
నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్ అనేది పెద్ద AI నమూనాల నుండి చిన్న వాటికి జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేస్తుంది, సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
Nvidia LN: DeepSeek-R1ని అధిగమించింది!
Nvidia యొక్క Llama-Nemotron సిరీస్ DeepSeek-R1ను అధిగమించింది. 140,000 H100 శిక్షణ గంటల్లో సాధించిన విజయాలు మరియు వివరాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
మైక్రోసాఫ్ట్ చిన్న మోడల్ గణిత చీట్ కోడ్
డీప్‌సీక్-R2 అందుబాటులో లేనప్పటికీ, మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క చిన్న మోడల్‌లు తక్కువ డేటాసెట్‌తో శిక్షణ పొందిన ఆకట్టుకునే రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తూ అలలు సృష్టిస్తున్నాయి.
మెటా యొక్క LlamaCon: LLMలలోకి లోతైన పరిశీలన
మెటా యొక్క LlamaCon అనేది పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) మరియు మల్టీమోడల్ అనువర్తనాల గురించి చర్చించడానికి ఒక వేదిక. ఇది కొత్త నమూనాలను పరిచయం చేయనప్పటికీ, సాంకేతికత యొక్క భవిష్యత్తును అన్వేషించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
డీప్‌సీక్: ఎంటర్‌ప్రైజ్ AIకి మలుపు
డీప్‌సీక్ తక్కువ ధరల ఫౌండేషన్ మోడల్స్‌తో AI వినియోగాన్ని పెంచుతోంది. ఖర్చులను తగ్గించడం ద్వారా వ్యాపారాలకు ఇది మరింత చేరువవుతోంది.
మైక్రోసాఫ్ట్ ఫి-4: అధునాతన తర్కం కోసం
మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్ ఫి-4-రీజనింగ్-ప్లస్‌ను ఆవిష్కరించింది, ఇది అధునాతన తర్కం కోసం రూపొందించబడిన ఒక చిన్న నమూనా.
Amazon Nova మోడళ్ల అనుకూలీకరణతో సాధనాల వినియోగాన్ని మెరుగుపరచడం
Amazon Bedrock ద్వారా Amazon Nova మోడళ్లను ఉపయోగించి సాధనాలను మరింత కచ్చితంగా వినియోగించడానికి అనుకూలీకరణ పద్ధతులను ఈ కథనం వివరిస్తుంది.
OpenAI యొక్క GPT-4.1: ఒక అడుగు వెనక్కి?
OpenAI యొక్క GPT-4.1 సూచనలను పాటించడంలో రాణించిందని చెబుతున్నప్పటికీ, ఇది దాని మునుపటి వెర్షన్ల కంటే తక్కువ నమ్మదగినదని స్వతంత్ర మూల్యాంకనాలు సూచిస్తున్నాయి.