一位开发者通过租用8张英伟达H100 GPU,成功复现了深度求索(DeepSeek)的mHC模型。复现过程基于公开的模型代码和数据集,确保了结果的可靠性。复现后的模型在多个基准测试中表现优于官方报告中的性能数据。这一成果在AI社区中引起了关注,突显了开源模型复现的价值。开发者分享了复现的详细步骤和结果,为其他研究者提供了参考。
一位开发者租用8张英伟达H100 GPU,成功复现了深度求索的mHC模型。复现结果显示,模型性能优于官方报告中的基准。这一成果展示了开源AI模型复现的可行性和社区贡献。
一位开发者通过租用8张英伟达H100 GPU,成功复现了深度求索(DeepSeek)的mHC模型。复现过程基于公开的模型代码和数据集,确保了结果的可靠性。复现后的模型在多个基准测试中表现优于官方报告中的性能数据。这一成果在AI社区中引起了关注,突显了开源模型复现的价值。开发者分享了复现的详细步骤和结果,为其他研究者提供了参考。
深度求索(DeepSeek)是一家专注于人工智能研究的中国公司,其开发的mHC模型是一个开源的大型语言模型,旨在推动AI技术的民主化和社区协作。开源模型允许研究者和开发者自由访问、修改和复现,这有助于加速AI创新和验证模型性能。英伟达H100 GPU是当前AI训练中的高性能硬件,广泛应用于大规模模型训练和推理任务。模型复现是AI研究中的重要环节,通过独立验证可以确保结果的可靠性和可重复性,促进科学进步。近年来,随着开源AI模型的增多,社区驱动的复现和优化成为推动技术发展的重要力量。
NVIDIA 宣布 NIM 推理微服务现可加速部署 Hugging Face 上的超过 10 万个大型语言模型。NIM 提供单一 Docker 容器,支持多种 LLM 格式和推理框架,自动优化性能。用户需具备 NVIDIA GPU、Docker 和相应账户,以简化模型部署流程。
NVIDIA 的 AI-Q 蓝本在 Hugging Face DeepResearch Bench 的“LLM with Search”排行榜中位列第一。AI-Q 融合了 Llama 3.3-70B Instruct 和 Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 两个开源大语言模型,支持长上下文检索和代理推理。该架构还包括 NVIDIA NeMo Retriever 和 NeMo Agent 工具包,用于可扩展的多模态搜索和复杂工作流编排。
OpenAI发布了全新的开源模型系列GPT OSS,包含117B和21B两个参数规模的模型。这两个模型采用专家混合架构和4位量化方案,支持推理和工具使用。模型采用Apache 2.0许可证,旨在促进AI技术的广泛可及性。
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