马来西亚的机遇：拥抱中国开源AI革命
DeepSeek R1的出现为马来西亚的AI生态系统带来了机遇。通过拥抱开源AI，马来西亚可以降低成本，促进创新，并确保数据自主权。关键在于更新政策、投资人才培养以及构建本地化的AI模型。
Tag: Fine-Tuning
Deepseek-R1效应：推理语言模型创新的催化剂
Deepseek-R1加速了推理语言模型的发展，通过数据质量、强化学习和创新训练策略实现了高效推理。
释放AI力量：用强化学习微调o4-mini
利用强化学习微调OpenAI的o4-mini，为企业打造定制化AI解决方案，提升效率和竞争力。
解密知识蒸馏：AI模型如何互学
探索知识蒸馏：强大AI模型将其知识传授给小型高效模型，提升效率和可扩展性，重新定义AI系统的构建方式。
Nvidia新模型超越DeepSeek-R1：14万H100小时
Nvidia的Llama-Nemotron系列开源模型超越DeepSeek-R1，训练细节完全公开，揭示了模型如何通过14万H100小时训练实现卓越性能。
微软小模型惊艳：6千样本炼成“数学作弊码”
尽管 DeepSeek-R2 尚未发布，微软小模型却展示了卓越的推理能力，训练数据量出奇的小。
Meta LlamaCon解码：深入剖析LLM领域
Meta的LlamaCon大会深入探讨了LLM和多模态应用。虽未发布突破性模型，但探索了该技术的未来发展方向，以及Llama 4的多模态优势和API的灵活性。
DeepSeek：推动企业AI采纳的变革
DeepSeek以大幅降低的AI模型成本，引发了AI行业震荡，或将加速企业AI采纳，重塑行业格局。
微软 Phi-4-Reasoning-Plus：精巧而强大的推理模型
微软发布了Phi-4-Reasoning-Plus，一款专为复杂推理任务设计的开源语言模型。它基于Phi-4架构，通过监督微调和强化学习显著提升了数学、科学、编码和逻辑问题的解决能力。
定制Amazon Nova模型提升工具利用率
通过Amazon Bedrock定制Amazon Nova模型，提高工具调用精度，增强AI决策能力和运营效率，构建更强大的智能体工作流。