DeepSeek, по сути взломал один из святых Граалей ИИ
Эксперимент DeepSeek-R1-Zero показал нечто замечательное: используя чистое обучение с подкреплением с тщательно продуманными функциями вознаграждения, им удалось заставить модели развивать сложные способности рассуждения полностью автономно. Речь шла не только о решении проблем — модель органически научилась генерировать длинные цепочки мыслей, самостоятельно проверять свою работу и выделять больше вычислительного времени для более сложных задач.Техническим прорывом здесь стал их новый подход к моделированию вознаграждения. Вместо того чтобы использовать сложные нейронные модели вознаграждения, которые могут привести к «взлому вознаграждения» (когда модель находит фиктивные способы увеличить свои вознаграждения, которые на самом деле не приводят к лучшей производительности модели в реальном мире), они разработали умную систему на основе правил, которая сочетает вознаграждения за точность (проверку окончательных ответов) с вознаграждениями за формат (поощрение структурированного мышления). Этот более простой подход оказался более надежным и масштабируемым, чем модели вознаграждения на основе процесса, которые пробовали другие. Я начинаю по-настоящему верить в SaaS / AI-агентов. Это будет мегатренд, о котором сейчас никто и не подозревает. Я уверен, что на этом пути будет много взлетов и падений.Deepseek теперь №1 в AppStore, обогнав ChatGPT — не нужны суперкомпьютеры NVIDIA или 100 млн долларов. Настоящее сокровище ИИ — это не пользовательский интерфейс или модель — они стали товарами. Истинная ценность заключается в данных и метаданных, кислороде, питающем потенциал ИИ. Будущие богатства — в наших данных. Не нужно платить 200$ за использование Operator. Вы можете создать агента, использующего веб-браузер, не написав ни строчки кода. Объедините DeepSeek R1 и Browser Use (бесплатный и с открытым исходным кодом), и все готово. А приложение RAG поможет с обменом данными с вашими PDF-файлами с использованием модели DeepSeek R1, работающей локально на вашем компьютере.Я установил локальную версию DeepSeek R1 на свой старенький мак всего за 3-4 минуты и меня удивила производительность. Теперь у меня есть свой мощный и шустрый ИИ-помощник, который всегда со мной, даже если у меня нет интернета. Если кто-то хочет попробовать работу этого помощника, ставьте плюс в комментариях, выложу 6 скриншотов как быстро установить DeepSeek R1. Попробуйте с простой версии, но если у вас шустрая и мощная машина, можете выбрать из списка версию помощнее.
Эксперимент DeepSeek-R1-Zero показал нечто замечательное: используя чистое обучение с подкреплением с тщательно продуманными функциями вознаграждения, им удалось заставить модели развивать сложные способности рассуждения полностью автономно. Речь шла не только о решении проблем — модель органически научилась генерировать длинные цепочки мыслей, самостоятельно проверять свою работу и выделять больше вычислительного времени для более сложных задач.
Техническим прорывом здесь стал их новый подход к моделированию вознаграждения. Вместо того чтобы использовать сложные нейронные модели вознаграждения, которые могут привести к «взлому вознаграждения» (когда модель находит фиктивные способы увеличить свои вознаграждения, которые на самом деле не приводят к лучшей производительности модели в реальном мире), они разработали умную систему на основе правил, которая сочетает вознаграждения за точность (проверку окончательных ответов) с вознаграждениями за формат (поощрение структурированного мышления). Этот более простой подход оказался более надежным и масштабируемым, чем модели вознаграждения на основе процесса, которые пробовали другие.
Я начинаю по-настоящему верить в SaaS / AI-агентов. Это будет мегатренд, о котором сейчас никто и не подозревает. Я уверен, что на этом пути будет много взлетов и падений.
Deepseek теперь №1 в AppStore, обогнав ChatGPT — не нужны суперкомпьютеры NVIDIA или 100 млн долларов. Настоящее сокровище ИИ — это не пользовательский интерфейс или модель — они стали товарами. Истинная ценность заключается в данных и метаданных, кислороде, питающем потенциал ИИ. Будущие богатства — в наших данных.
Не нужно платить 200$ за использование Operator. Вы можете создать агента, использующего веб-браузер, не написав ни строчки кода. Объедините DeepSeek R1 и Browser Use (бесплатный и с открытым исходным кодом), и все готово. А приложение RAG поможет с обменом данными с вашими PDF-файлами с использованием модели DeepSeek R1, работающей локально на вашем компьютере.
Я установил локальную версию DeepSeek R1 на свой старенький мак всего за 3-4 минуты и меня удивила производительность. Теперь у меня есть свой мощный и шустрый ИИ-помощник, который всегда со мной, даже если у меня нет интернета.
Если кто-то хочет попробовать работу этого помощника, ставьте плюс в комментариях, выложу 6 скриншотов как быстро установить DeepSeek R1. Попробуйте с простой версии, но если у вас шустрая и мощная машина, можете выбрать из списка версию помощнее.
