在人工智能飞速发展的今天，阿里通义团队又一次引发了科技界的广泛关注。他们于近期宣布开源了R1-Omni模型，背后蕴含的技术革命性令人耳目一新。随着DeepSeekR1的推出，强化学习在大模型领域的潜力得到了前所未有的挖掘，而RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable ...

然而，现有研究多聚焦于 Image-Text 多模态任务，尚未涉足更复杂的全模态场景。基于此，通义实验室团队探索了 RLVR 与视频全模态模型的结合，于今日宣布开源 R1-Omni 模型 。

UCLA等机构的研究者发现，虽然目前已经涌现出许多试图复现DeepSeek-R1的研究，然而这些研究大多遭遇了这个难点：很难复现出R1所表现出的回答长度增加和思考模式。

这个项目在 GitHub 模型上使用了 DeepSeek R1，并且使用了 Microsoft.extensions.ai （MEAI）库，来尝试使用 DeepSeek R1模型。 换句话说，如果您使用MEAI开发应用程序，则无论您决定使用哪种型AI，您的代码将使用相同的API。这降低了构建.NET 构建AI程序的难度，因为无论您使用哪种AI服务，都只需要记住一个库（MEAI）做事的方式即可。

2025-03-05 12:49发布于北京新智元官方账号 DeepSeek-R1的独特推理能力，能成功扩展到多模态推理领域吗？

这样看来，R1和Claude Sonnet还真是一对绝配啊～ DeepClaude应用本身100%免费且开源，在GitHub上已揽获3k星星（当然API要用自己的）。 网友测试后总结到 ...

自DeepSeek-R1发布以来,便在业界引起了广泛关注。其不仅集成了前沿的“思维链”技术,在处理复杂任务时展现出非凡的推理能力,而且还通过算法优化显著降低了本地部署的成本。尽管如此,具备完整671B参数规模的DeepSeek ...

在LeCun领衔的「最难LLMs评测榜」LiveBench、谷歌等提出的指令遵循能力IFEval评测集、由UC伯克利等提出的评估准确调用函数或工具方面的BFCL测试中，QwQ-32B得分均超越了DeepSeek- R1。