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击败DeepSeek-R1！豆包新推理模型仅用前者参数量1/3！还将开源两个基准，瞄准通用推理能力！

击败DeepSeek-R1！豆包新推理模型仅用前者参数量1/3！还将开源两个基准，瞄准通用推理能力！
刚刚，字节旗下的豆包团队发布了他们最新的推理模型Seed-Thinking-v1.5！ 亮点很突出：200B参数击败DeepSeek R1(671B),不到后者参数量的三分之一！ 与其他最新的超大杯推理模型相比，Seed-Thinking-v1.5 是一个相对小型的专家混合（MoE）模型——激活参数为 20B，总参数规模为 200B。
4/11/2025 2:54:44 PM
我下下决心再给老板发哈哈哈

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编辑 | 萝卜皮原子结构的高分辨率可视化对于理解材料微观结构与宏观性质之间的关系具有重要意义。 然而，在原子分辨率显微镜中，快速、准确、稳健地自动解析复杂模式的方法仍然难以实现。 北京大学、厦门大学、中南大学以及深势科技等组成的研究团队，提出了一种基于 Trident 策略增强的解缠结表示学习方法（生成模型）。
4/1/2025 2:30:00 PM
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