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我们在 Lean 4 中引入了 DeepSeek-Prover-V2,这是一个专为形式化定理证明而设计的开源大型语言模型,其初始化数据通过 DeepSeek-V3 驱动的递归定理证明流程收集。冷启动训练过程首先促使 DeepSeek-V3 将复杂问题分解为一系列子目标。已解决子目标的证明被合成为一个思路链,并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理,为强化学习创建初始冷启动。这一过程使我们能够将非
Mistral AI,最新发布了首个开源语音模型:Voxtral语音理解模型系列! 该模型包含24B和3B两个参数规模的版本,均基于Apache 2.0许可证开源,同时提供API服务接口。 Voxtral模型支持32k token的上下文窗口,能够处理长达30分钟的音频转录任务或40分钟的语义理解任务,在各项基准测试指标上全面超越目前主流的开源语音转录模型Whisper large-v3。
字节跳动开源的图像生成大模型,目前是第4版Seedream 4, 这是字节跳动最新发布的豆包图像创作模型。该模型集成了文生图、图像编辑、多图融合、组图生成等多种能力,最高支持4K分辨率图像生成主要亮点多模态玩法拓展:灵活支持文本、图像的组合输入,允许文生图、图生图、图像编辑、多图编辑、组图生成等创作模式,玩法创意多样。风格化美感提升:支持高度自由的艺术风格迁移,从巴洛克到赛博朋克风,风格百变,更可
上海交通大学等开源了一款半结构化表格问答工具:ST-Raptor,无需微调,准确率超GPT-4o 做文档智能、财务审核、报表自动化、医疗质控、法律合规的可以看看 它通过视觉理解、结构化解析以及语言推理,来解决复杂、不规则表格的问答问题 也就是说可以用它对Excel报表、网站上的表格以及Markdown、csv文件进行问答,比如学术表、财务报表 ST-Raptor先用VLM识别表格整体和单元格内容,
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