“クラウドからローカルAIへの移行が始まり、プライバシーと自由が最前線に。”
“Google DeepMindのCEOは、中国のAIモデルが米国の数ヶ月遅れに過ぎないと示唆しており、急速なグローバルコンバージェンスを示しています。”
“記憶と推論を分離するようなものです。”
“この研究は、大規模言語モデル（LLM）が情報を処理する方法について、新しいアプローチを探求しています。純粋な計算を超越する可能性があります。”
“DeepSeekの新しいEngramモジュールは、MoEを置き換えるのではなく、MoEと並行して動作する条件付きメモリ軸を追加することにより、まさにこのギャップをターゲットとしています。”
“著者は最初のQwenのリリースが最高であり、その後のイテレーションではパフォーマンスが低下したと示唆しています。”
“MHC論文を読んだ人はいますか？”
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“Qwen、DeepSeek、Llama、GPT-OSS、Nemotron、およびエコシステムへのすべての新しい参加者の影響を測定します。”
“DeepSeek mHCは、AIスケールに関する確立された仮定のいくつかを再考します。”
“これらの最先端モデルのうち、どれが最高のコードを書くのでしょうか？”
“新しい手法であるmHC（Manifold Constrained Hyper Connections）は、ハイパーコネクションのより豊かなトポロジーを維持しながら、混合動作をロックします[…]”
“DeepSeekは最近、より効率的な人工知能開発手法について詳述した論文を発表しました。この論文は、創設者の梁文鋒が共著しました。”
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“DeepSeekは、学習可能な行列を「二重確率的」（すべての要素≧0、行/列の合計が1）に制約することにより、不安定性を解決しました。数学的には、これにより、操作が加重平均（凸結合）として機能することが強制されます。これにより、ネットワークの深さに関係なく、信号が制御を超えて増幅されることはありません。”
“DeepSeekは、学習可能な行列を「二重確率的」（すべての要素≧0、行/列の合計が1）に制約することにより、不安定性を解決しました。”
“DeepSeekがスケーリングのテーゼを打ち破った。Anthropicがコーディングで勝利した。中国がオープンソースを支配した。”
“DeepSeek-V3は、3つのすべてのカテゴリーで最高のパフォーマンスを発揮しました... 3つのLLMすべてが、幾何学において著しく低いパフォーマンスを示しました。”
“N/A”
“Manusが人間の監督なしにウェブブラウザを使用してタスクを実行する能力。”
“エージェントは、平均して25％のタスクでプロンプトインジェクションの影響を受けます（GPT-5で13％、DeepSeek-R1で43％）。”
“この記事は、2025年にAI関連の新しい用語が登場したことを強調しています。”
“XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flashは310Bパラメータを持ち、トップベンチマークを記録しています。KimiK2Thinking、GLM4.7、MinimaxM2.1、Deepseek3.2とよく競合しているようです。”
“「採択がますます宝くじのようになっている。」”
“MiniMaxAI/MiniMax-M2.1は、現在最高のバリューモデルであるようです”
“オープンウェイトの推論モデルDeepSeek R1は、最先端のパフォーマンス（50.6％）を達成し、Claude 3.7 Sonnet（47.7％）やGPT-4o（33.7％）などの独自の巨人を超えていますが、一般的なベンチマーク（BIRD）からCricBenchに移行すると、依然として大幅な精度低下を示しています。”
“LFM2-2.6B-Expは、純粋な強化学習を使用してLFM2-2.6B上に構築された実験的なチェックポイントです。”
“DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models”
“DeepSeek-V3やLlama 3といった巨大な大規模言語モデルが登場し、その驚異的な性能が注目を集めています。しかし、こうしたモデルを実用的な速度で動作させるためには、データを軽量化する 量子化 と呼ばれる技術が不可欠です。”
“AIの誇大宣伝列車は減速の兆しを見せていません。”
“大規模モデルを開発するAI企業（OpenAI、Anthropic、Meta、Google、DeepSeekなど）は、安全計画と報告のための透明性ルールを概説する必要があります”
“この記事は、DeepSeekを搭載したAIシステムを紹介しています。”
“2025年には、検証可能な報酬からの強化学習（RLVR）が、この組み合わせに追加する事実上の新しい主要な段階として登場しました。多数の環境（例えば、数学/コードパズルを考えてください）で、自動的に検証可能な報酬に対してLLMをトレーニングすることにより、LLMは人間にとって「推論」のように見える戦略を自然に開発します。つまり、問題解決を中間計算に分解することを学び、問題を解決するために行ったり来たりするための多くの問題解決戦略を学びます（例については、DeepSeek R1の論文を参照してください）。”
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“この記事は、プロンプト言語と文化的なプロンプトの影響を分析しています。”
“Deepseek 3.2の新しいAIモデルは、より速く、より安く、よりスマートです”
“DeepSeekが新しい推論モデルをリリース、Mistralが新しいオープンウェイトのフロンティアと小型モデルで大手AIライバルに迫る”
“タイトルから判断すると、この記事はDeepSeek-V3.2 LLMに関するものである可能性が高い。”
“”
“間違いなく、モデルのリリースに関する週でした。”
“この記事の主な焦点は、AIモデルが自身の数学的推論の正しさを検証する能力を向上させることです。”
“研究は、GPT-OSSまたはDeepSeek R1からの推論トレースを用いてLLMを訓練することに焦点を当てています。”
“「OpenAIのAPIアカウントにクレジットをチャージしたところ、実際にAPIを使用するには、個人データをサードパーティベンダーに開示することを含む検証プロセスを経なければならないことが判明しました。私はその準備ができていません。そこで払い戻しを要求しましたが、払い戻しはポリシーに反していると言われました。」”
“この記事は、Nvidia Spark 上で DeepSeek-OCR を実行し、Claude Code を使用することに言及しています。”
“使用するほど速くなるLLM推論。当社のランタイム学習アクセラレータは、ワークロードに継続的に適応し、手動調整なしでベースラインパフォーマンスの4倍の速度向上、DeepSeek-V3.1で500 TPSを実現します。”
“Together AIでDeepSeek-V3.1にアクセス：MITライセンスのハイブリッドモデル、思考/非思考モード、SWE-bench検証66％、サーバーレスデプロイメント、99.9％SLA。”
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“DeepSeek-V3からKimi K2まで：最新のLLMアーキテクチャ設計を見る”
“Together AI の推論は、NVIDIA HGX B200 用に設計された新しい推論エンジンのおかげで、DeepSeek-R1 のようなオープンソース推論モデルを大規模に実行するための、世界最速かつ最も高性能なプラットフォームの1つになりました。”
“著者は、一部のAI生成されたフロントエンドデザインが驚くほど優れていることに気づき、それらを評価するためのランキングゲームを作成しました。彼らはDeepSeekとGrokに感銘を受け、OpenAIのパフォーマンスがカテゴリによって異なることに注目しました。”