播客中提到了DeepSeek推出的V3和R1模型，特别是R1作为推理模型的特点，比如能够展示推理的思维链，而不仅仅是最终答案。这可能是技术上的一个亮点，因为它提高了模型的可解释性。

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研究人员开展这项研究用到了几个主要关键技术方法：首先利用基于 YOLO V3 算法的深度学习模型对乳腺超声图像中的肿瘤进行自动分割，再由经验丰富的放射科医生手动修正，获取准确的肿瘤边界；然后使用 PyRadiomics 库进行图像预处理和影像组学特征提取 ...

[导读]飞行目标往往呈现为十几个像素点的小目标 ,对其准确检测是黑飞反制、管控等应用中首要解决的问题 。鉴于此 ,提出一种基于改进YOLO v3的方法提高飞行目标的检测能力。首先为避免梯度消失 ,增强特征的复用 ,在特征检测层引入残差网络;其次为提高小目标 ...

但用于训练DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的代码质量会比较高。 3、DeepSeek通过大量小规模的失败，逐渐积累经验，证明了专家混合模型的有效性、MLA方案的可行性等，最终找到超参数成功组合。这一过程中需要不断试错。 4、在试错到一定阶段时，开发者也需要发挥YOLO ...

2. 广泛支持深度学习框架 唯众人工智能AI实训平台支持TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet、Pytorch等多种主流深度学习框架，并预装了TensorFlow、Keras、YoLo v3的开发环境和依赖。这种广泛的框架支持使得用户可以根据自己的熟悉程度灵活选择框架进行学习和开发。 通过ESP32 ...

DeepSeek-V3的性能出色，可以与GPT-4、Llama ... 4、在试错到一定阶段时，开发者也需要发挥YOLO精神（即You Only Live Once，只活一次，大胆去做），将全部 ...