Category: AI工具

DeepSeek R1-Zero是什么

DeepSeek R1-Zero 是 DeepSeek 团队开发的完全依赖纯强化学习（RL）训练的推理模型，未使用任何监督微调（SFT）数据。在推理任务上表现出色，在 AIME 2024 数学竞赛中，其 pass@1 分数从 15.6% 提升至 71.0%，接近 OpenAI-o1-0912 的水平。模型在训练过程中展现了自我进化能力，例如反思和重新评估解题方法。

DeepSeek R1-Zero的主要功能

• 强大的推理能力：通过大规模强化学习，DeepSeek R1-Zero 在数学、代码和自然语言推理等任务中表现出色，在 AIME 2024 数学竞赛中，Pass@1 分数从最初的 15.6% 提升至 71.0%，接近 OpenAI-o1-0912 的水平。
• 纯强化学习驱动：模型是首个完全通过强化学习训练的推理模型，证明了无需监督微调数据也能实现高效的推理能力。
• 自我进化能力：在训练过程中，模型展现出反思、重新评估推理步骤等复杂行为，是通过强化学习自然涌现的。
• 开源与社区支持：DeepSeek R1-Zero 的模型权重已开源，遵循 MIT License，支持用户通过蒸馏技术训练其他模型。
• 蒸馏技术：基于 DeepSeek R1-Zero 蒸馏出的多个小模型（如 7B、32B、70B）在推理任务中表现出色，性能接近甚至超过一些闭源模型。
• 多语言支持与优化：虽然模型在多语言任务中表现出色，但存在语言混杂问题。通过引入语言一致性奖励，可以有效改善这一问题。
• 高效训练与应用：DeepSeek R1-Zero 的训练方法为未来推理模型的发展提供了新的思路，同时其开源策略也为研究社区提供了强大的支持。

DeepSeek R1-Zero的技术原理

• 纯强化学习训练：DeepSeek R1-Zero 从基础模型（如 DeepSeek-V3-Base）出发，直接通过大规模强化学习提升推理能力，跳过了传统的监督微调步骤。支持模型在没有标注数据的情况下，通过试错学习复杂的推理策略。
• GRPO 算法：模型采用了 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，通过组内归一化奖励信号优化策略。GRPO 通过采样一组输出（例如 16 条），计算组内奖励的均值和标准差，生成优势函数，避免了传统 PPO（Proximal Policy Optimization）中需要额外训练价值模型的高成本。
• 奖励机制设计：模型通过稀疏奖励（例如仅在答案正确时给予奖励）来驱动探索，同时支持长上下文（如 32k tokens），支持模型进行多步推理和验证。使模型自主探索有效的推理路径。
• 自我进化与涌现行为：在训练过程中，模型展现出自我进化的能力，例如反思、重新评估推理步骤等复杂行为。这些行为并非预设，是通过强化学习自然涌现。
• 长上下文支持：DeepSeek R1-Zero 支持生成超长的思维链（CoT），平均长度可达 1200 词。为复杂推理提供了足够的空间，使模型能进行多步回溯和验证。
• 多任务泛化：模型还在代码生成、知识问答等多任务中展现了强大的泛化能力。这种泛化能力得益于强化学习的灵活性和模型的自主学习机制。

DeepSeek R1-Zero的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek R1-Zero的应用场景

• 教育领域：DeepSeek R1-Zero 可以用于个性化学习计划的制定和智能辅导系统。能根据学生的学习进度和兴趣爱好，提供针对性的练习和反馈，帮助学生更好地掌握知识。
• 医疗健康：在医疗领域，DeepSeek R1-Zero 可以用于辅助诊断和药物研发。能分析大量医学数据，识别病变特征，为癌症等疾病的早期筛查提供支持。
• 自动驾驶：DeepSeek R1-Zero 在自动驾驶领域具有潜力，能根据交通状况和突发情况做出快速决策，优化行驶路线，提高行车安全性。
• 代码生成与优化：在编程领域，DeepSeek R1-Zero 可以用于代码生成和优化。在 Codeforces 等编程竞赛任务中表现出色，能生成高质量的代码解决方案。
• 自然语言处理：DeepSeek R1-Zero 在自然语言推理任务中表现出色，能处理复杂的语言逻辑问题，适用于问答系统、文本分析等场景。

书生·浦像是什么

书生·浦像是上海人工智能实验室联合香港中文大学、浙江大学等机构研发的超高动态成像算法，核心为浦像HDR（UltraFusion HDR）。算法结合了AIGC技术和HDR技术，通过曝光融合与生成式大模型，能在曝光差异高达9档的极端条件下，修复图像细节，生成高质量图像。有效解决了动态场景下的运动伪影问题，适用于摄影、手机成像和自动驾驶等领域。

书生·浦像的主要功能

• 超高动态范围成像：通过AIGC技术与HDR的结合，能够在曝光差异高达9档的极端条件下，修复图像细节，生成高质量图像。
• 动态场景处理：有效解决动态物体运动伪影问题，适用于复杂光照条件下的成像。
• 多曝光融合：支持任意曝光输入，能将不同曝光度的图像融合为一张色彩鲜艳、细节丰富的高质量图像。

书生·浦像的技术原理

• 多曝光融合与生成式大模型：浦像HDR基于AIGC技术，能处理任意曝光输入的图像，在曝光差异高达9档的极端条件下，依然能修复图像细节，生成高质量的HDR图像。
• 动态场景处理：针对动态场景中的运动伪影问题，浦像HDR采用了创新的多阶段处理流程，有效解决动态物体运动带来的成像问题，确保生成的图像自然且逼真。
• 色调映射与图像修复：算法通过生成式大模型的先验知识，自适应学习色调映射，克服了传统HDR技术在复杂光照条件下的色调不自然问题。引导式图像修复设计框架能够保持生成结果的图像保真度，避免纹理变化问题。
• AIGC技术赋能：AIGC技术为HDR成像提供了强大的生成能力，使算法能在不同曝光水平之间实现高效的融合，显著提升了成像的鲁棒性和色彩饱和度。

书生·浦像的项目地址

• 官方主页：https://ultrafusion.openxlab.org.cn/home
• 项目官网：https://openimaginglab.github.io/UltraFusion/
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/iimmortall/UltraFusion

书生·浦像的应用场景

• 摄影领域：帮助摄影师修复曝光不足或过曝的照片，无需升级设备即可提升成像质量。
• 手机摄影：有望集成到手机相机中，提升手机在复杂光照条件下的成像性能。
• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，浦像HDR可以更好地处理复杂环境下的图像，提高系统的感知能力和安全性。

清影2.0是什么

清影2.0是智谱AI推出的升级版AI视频生成工具，基于CogVideoX模型开发。支持生成10秒、4K分辨率、60帧的超高清视频，具备以下特点，模型能力全面提升，能更好地理解复杂文本提示，生成更逼真的视频。支持任意比例的视频输出，适应不同播放需求，新增自带音效功能，通过CogSound模型为视频生成匹配的音效，提供多通道生成能力，同一指令或图片可一次性生成多个视频。

清影2.0的主要功能

• 4K超高清视频生成：支持生成10秒时长、4K分辨率、60帧的超高清视频，视觉体验更加流畅。
• 任意比例输出：可生成不同比例的视频，适应多种播放需求。
• 自带音效功能：通过CogSound模型，能根据视频内容生成匹配的音效，如自然环境音、交通工具声等。
• 多通道生成能力：同一指令或图片可一次性生成多个视频，提升创作效率。
• 强大的文本理解能力：能够更好地理解复杂文本提示，生成更符合用户需求的视频。
• 高质量图生视频：支持通过上传图片生成视频，进一步优化了人物动作和物理世界模拟的精度。
• 高效压缩与连贯性：采用3D变分自编码器（3D VAE），将视频数据压缩至2%，显著降低计算资源需求，同时保持视频帧间连贯性。
• 3D旋转位置编码（3D RoPE）：提升模型在时间维度上捕捉帧间关系的能力，建立长程依赖，生成更流畅的视频。

清影2.0的升级亮点

• 模型能力大幅提升：模型结构、训练方法和数据工程全面更新，图生视频基础模型能力提升38%。支持画面主体进行大幅度运动，同时保持画面稳定性，动作连贯性和运镜丰富度大幅提升。
• 指令遵从能力行业领先：能理解和实现复杂的提示词（prompt），生成内容更符合用户需求。
• 支持多种艺术风格：清影2.0能驾驭写实风格、三维动画、二维动画以及特殊艺术风格，生成精美画面。
• 画面美感和稳定性提升：在画面稳定性、动作连贯性方面表现更好，生成的视频更加细腻和自然。
• 官方示例
  • 提示词：小狗把锅放下到燃气灶上，拿起桌上的勺子在锅里搅拌

• • 提示词：写实风格，全家福动起来

• • 提示词：爆款金币特效

如何使用清影2.0

通过智谱清言网页端或APP端使用：清影2.0免费开放使用，不限生成次数。

• 网页端：访问智谱清言官网，选择AI视频生成页面，输入文字描述或上传图片，即可生成视频。
• APP端：在各大应用商店下载“智谱清言APP”，在APP内体验清影功能。
• 使用建议：
  • 免费体验：所有用户均可免费使用智谱清影2.0，可能会遇到排队情况。
  • 加速服务：如果需要更快的生成速度，可以购买加速服务。
  • 参数设置：参数以下模式，生成效果更佳。

清影2.0的应用场景

• 教育领域：清影2.0能帮助教师和教育内容创作者快速生成教学视频。教师可以通过输入关于某个科学原理的描述，能生成直观的动画视频，帮助学生更好地理解复杂的概念。
• 营销领域：企业可以用清影2.0生成定制化的广告视频。通过输入产品描述和营销文案，清影2.0能生成具有吸引力的广告视频，提高宣传效果。
• 娱乐领域：内容创作者可以用清影2.0轻松制作短视频和电影预告片。清影2.0提供了丰富的自定义选项和高效的视频生成能力，创作者能根据自己的创意和需求，快速生成高质量的视频作品。
• 新闻媒体：新闻媒体机构可以用清影2.0快速生成新闻视频报道。在紧急新闻事件发生时，记者可以通过输入新闻稿和相关描述，能迅速生成配套的视频内容，提高新闻传播的效率和覆盖面。
• 旅游行业：旅游公司可以结合清影2.0生成细致的虚拟导览视频。通过输入关于旅游景点的描述，清影2.0能生成虚拟的导览视频，游客在线上就能全景体验旅游景点。
• 电商领域：电商卖家可以用清影2.0生成商品展示视频。通过输入商品的详细描述和特点，清影2.0能生成展示商品的视频，提高商品的吸引力和销售量。

Roop-Unleashed是什么

Roop-Unleashed 是基于 Roop 的开源项目，专注于深度伪造（Deepfake）技术的实现与优化。用户无需进行复杂的训练过程，可快速实现图像和视频中的面部替换。通过浏览器图形界面（GUI）提供简单易用的操作体验，支持跨平台运行，适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统。主要功能包括按性别、检测到的第一个面部等多种换脸模式，支持批量处理图像和视频，提供面部遮挡掩码、面部修复与增强功能，实时预览和虚拟摄像头功能，方便用户实时查看换脸效果。

Roop-Unleashed的主要功能

• 多模式换脸：支持按性别、检测到的第一个面部、随机面部等多种换脸模式，满足不同场景需求。
• 批量处理：可以批量处理图像和视频，提高工作效率。
• 面部遮挡掩码：支持通过文本提示或自动方式对面部遮挡进行掩码处理，增强换脸效果的自然度。
• 面部修复与增强：提供面部修复和增强功能，改善换脸后的视觉效果。
• 实时预览与虚拟摄像头：支持从不同视频帧预览换脸效果，可通过虚拟摄像头实时生成换脸视频，方便直播或实时应用。
• 视频剪切与设置保存：支持视频剪切功能，用户可以保存设置以便下次快速使用。
• 多语言支持：提供多种语言界面，方便不同语言背景的用户使用。
• GPU 加速：支持 NVIDIA GPU 加速，提升处理速度，尤其适合处理高清视频。

Roop-Unleashed的技术原理

• 人脸检测与对齐：Roop-Unleashed 使用深度学习模型检测图像或视频中的人脸，通过关键点定位技术将源人脸与目标人脸对齐，确保替换的自然性。
• 生成对抗网络（GAN）：GAN 是 Roop-Unleashed 的核心技术之一。生成器负责生成逼真的替换人脸，判别器则尝试区分生成的人脸与真实人脸。通过两者的对抗训练，生成器能生成高度逼真的换脸效果。
• 自动编码器：自动编码器用于将人脸图像编码为低维特征表示，通过解码器重建图像。能有效提取和保留源人脸的关键特征，同时将其适配到目标人脸的结构中。
• 图像融合与优化：Roop-Unleashed 通过智能算法将生成的人脸无缝融合到原始图像或视频中，同时支持面部增强和修复功能，进一步提升换脸效果的自然度。

Roop-Unleashed的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/C0untFloyd/roop-unleashed

Roop-Unleashed的应用场景

• 社交媒体内容创作：Roop-Unleashed 能帮助创作者高效制作有趣、个性化的短视频和图像内容。
• 虚拟会议与直播：工具支持实时直播换脸功能，用户可以通过虚拟摄像头在直播或虚拟会议中实时替换面部，为观众带来全新的视觉体验，增加互动性和趣味性。
• 影视后期制作：在影视行业，Roop-Unleashed 可用于快速替换演员的面部，节省重拍成本，提高制作效率。能精准匹配人脸特征，确保换脸效果自然逼真。
• 个人娱乐与创作：对于个人用户，Roop-Unleashed 是娱乐性的工具。用户可以将自己的脸替换到各种有趣的情境中，生成个性化的表情包或创意视频，为生活增添乐趣。
• VR 内容创作：Roop-Unleashed 支持 VR 视频换脸，为 VR 爱好者提供了全新的体验方式，进一步拓展了其在沉浸式内容创作中的应用。

H-Optimus-0是什么

H-Optimus-0是法国初创公司Bioptimus发布的世界上最大的开源病理学AI基础模型。模型拥有11亿参数，是在专有数据集上训练的，数据集包含从4000个临床实践的500000多张组织病理学切片中提取的数亿张图像。H-Optimus-0在多个关键诊断任务中实现了最先进的性能，能识别癌细胞和检测肿瘤中的基因异常。

H-Optimus-0的主要功能

• 强大的特征提取：H-Optimus-0能从组织学图像中提取强大的特征，特征可以用于多种下游应用，例如突变预测、生存分析或组织分类。
• 高精度诊断：H-Optimus-0在关键的诊断任务中实现了最先进的性能，包括识别组织类型、组织特征以及检测生物标志物的存在或癌症类型的转移。
• 大规模数据集训练：模型在超过500,000张病理切片的庞大数据集上进行训练，数据集涵盖了来自不同身体区域的人类组织，确保了模型的泛化能力。
• 开源可用性：H-Optimus-0是开源模型，研究人员可以用来加速新型数字病理模型的开发，促进研究人员、临床医生和开发人员之间的合作。

H-Optimus-0的技术原理

• 视觉变换器（Vision Transformer）：H-Optimus-0是拥有11亿参数的视觉变换器模型。视觉变换器是一种基于Transformer架构的模型，最初用于自然语言处理任务，后来被成功应用于计算机视觉领域。能将图像分割成多个小块（patches），将其视为序列数据进行处理，捕捉图像中的长距离依赖关系和全局特征。
• 自监督学习框架：模型使用基于DINOv2的自监督学习框架进行训练。DINOv2是先进的自监督学习方法，能在没有标注数据的情况下，通过对比学习等方式，让模型自动学习图像的特征表示。
• 大规模专有数据集：H-Optimus-0在超过500,000张H&E染色的病理切片数据集上进行训练，从中提取了数亿个瓦片。数据涵盖了来自不同身体区域的人类组织，具有显著的多样性。
• 数据预处理：在训练过程中，对图像进行了标准化处理，包括将图像转换为张量（Tensor）并进行归一化。有助于提高模型的训练效率和稳定性。

H-Optimus-0的项目地址

• 项目官网：https://www.bioptimus.com/news/bioptimus-launches-h-optimus-0
• Github仓库：https://github.com/bioptimus/releases/tree/main/models/h-optimus/v0
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/bioptimus/H-optimus-0

H-Optimus-0的应用场景

• 病理学诊断：H-Optimus-0可以辅助病理学家进行更快速、更准确的诊断，特别是在识别癌细胞和检测肿瘤中的遗传异常方面。
• 生物标志物检测：模型能检测生物标志物的存在，对于癌症的早期诊断和治疗至关重要。
• 组织分类：H-Optimus-0可以用于识别和分类不同类型的组织，适用于病理学研究和临床实践。
• 药物开发：模型可以用于AI驱动的研究和药物开发，通过分析病理图像来支持新疗法的发现和开发。
• 生存分析：H-Optimus-0可以用于预测患者的生存时间和治疗反应，适用于个性化医疗和治疗计划的制定。

qbiq是什么

qbiq是专注于空间规划生成的人工智能平台。通过生成式AI技术，为用户提供空间规划和3D虚拟游览服务。用户只需输入空间布局和设计要求，平台能在24小时内生成包含多个优化布局和3D可视化的完整规划包，帮助用户更好地了解和利用特定空间的潜力。qbiq.ai 的技术基于数十年的建筑知识和法规要求，基于数千个云处理器提供优化、数据驱动的规划。

qbiq的主要功能

• 快速生成布局方案：用户只需输入空间布局和设计要求，qbiq的AI能在24小时内生成多个优化的2D布局计划，为用户提供多种选择。
• 生成3D可视化效果：平台能将2D平面图转换为3D可视化，为用户提供沉浸式的虚拟漫步体验，用户能更直观地了解空间布局和设计元素。
• 提供详细分析报告：qbiq 会生成完整的分析报告，对比每个布局方案的属性，如日光、步行距离、密度、隐私、声学等，帮助用户进行数据驱动的决策。
• 无需专业知识：用户无需具备专业知识或建筑知识，可通过qbiq的自服务平台轻松提交空间规划要求，获得优化的布局规划。

qbiq的官网地址

• 官网地址：https://qbiq.ai

qbiq的应用场景

• 房地产开发商：可以在短时间内测试不同的建筑概念，发掘房地产的全部潜力，验证假设，降低风险和不确定性，更快地做出更好的数据驱动决策。
• 房产经纪人：可以更快地达成交易，获取所有潜在客户及其任何潜在属性的即时ROI评估和适合性验证。通过qbiq.ai的智能评估工具和3D可视化模型，经纪人能够更好地展示房产的优势，提高客户的参与度和交易转化率。
• 建筑师：可以用qbiq.ai的AI驱动的布局生成功能，快速生成多个优化的2D布局计划和3D可视化效果，节省设计时间，提高设计效率。
• 房东：可以用qbiq.ai生成的3D虚拟游览和优化布局方案，提升房产的租赁吸引力，吸引更多的潜在租户。

OmniThink是什么

OmniThink是浙江大学和阿里巴巴通义实验室联合开发的创新的机器写作框架，通过模拟人类的迭代扩展和反思过程，突破大型语言模型在机器写作中的知识边界。框架通过信息树和概念池的结构化组织，逐步深化对主题的理解，生成高质量的长篇文章。OmniThink的核心优势在于独特的迭代扩展和反思机制，能有效提升生成文章的知识密度，减少冗余信息，同时保持文章的连贯性和深度。实验结果表明，OmniThink在知识密度、内容丰富度和新颖性方面显著优于传统方法。

OmniThink的主要功能

• 知识边界扩展：通过模拟人类学习者逐步深化对主题的理解，OmniThink能超越模型预定义的知识范围，生成信息丰富且深度更强的内容。
• 信息深度与实用性提升：解决传统方法中检索信息缺乏深度和实用性的问题，避免生成浅薄、重复和缺乏原创性的文章。
• 高质量长篇文章生成：在保持连贯性和深度等关键指标的同时，提高文章的知识密度，生成有根据、高质量的长文档。
• 知识密度指标：引入知识密度（Knowledge Density）指标，衡量生成文章的信息丰富度和独特性，为评估机器写作性能提供了新的视角。
• 结构化信息管理：通过信息树和概念池组织知识，实现结构化的信息管理，优化长文本生成，减少冗余，提升知识传递效率。
• 支持多种语言模型：OmniThink支持多种语言模型作为后端，能根据需求调整参数，提升生成内容的多样性和适应性。

OmniThink的技术原理

• 迭代扩展与反思机制：OmniThink通过模拟人类学习者对主题的逐步深化理解，采用“反思-扩展”机制。在信息获取阶段，框架会分析已有的信息树节点，确定需要进一步扩展的节点，检索相关信息进行更新。随后，通过反思过程对新检索的信息进行分析、过滤和综合，提炼核心见解并更新概念池，为下一步扩展提供指导。
• 信息树与概念池构建：OmniThink在信息获取阶段构建信息树和概念池。信息树用于组织和扩展主题相关的知识结构，概念池则存储核心概念和见解。使生成的文章更具逻辑性和深度。
• 知识密度优化：OmniThink引入了“知识密度”指标，通过衡量生成文章中独特、有意义信息的比例，优化内容的质量和深度。框架基于Factscore工具与GPT模型相结合，对生成文章进行原子知识单元分解和去重处理，提升文章的信息丰富度。
• 模型无关性与灵活性：OmniThink框架不依赖于特定的语言模型，可以与多种大型语言模型（LLM）集成，具有良好的通用性和扩展性。
• 多阶段生成流程：OmniThink的生成流程分为信息获取、大纲构建和文章撰写三个阶段。首先通过迭代扩展和反思构建知识框架，然后生成大纲，最后根据大纲撰写连贯、高质量的文章。

StereoCrafter的项目地址

• 项目官网：https://zjunlp.github.io/project/OmniThink/
• GitHub仓库：https://github.com/zjunlp/OmniThink
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.09751

OmniThink的应用场景

• 学术写作：OmniThink能帮助研究人员快速生成高质量的学术论文、综述文章和研究报告。通过迭代扩展和反思机制，能深入挖掘主题的多个方面，生成更具深度和广度的内容。
• 新闻报道：在新闻领域，OmniThink可以为记者提供深度和广度兼具的新闻稿件。能快速整合信息，生成连贯且信息丰富的文章，减少人工写作的重复劳动。
• 教育内容创作：OmniThink可用于生成教育相关的教材、课程大纲和学习指南。能通过扩展知识边界，为学生提供更丰富的学习资源，帮助他们更好地理解和掌握知识。
• 知识密集型内容创作：在科技、金融、医疗等行业，OmniThink能生成涵盖大量知识和信息的分析报告、行业白皮书等。

k1.5是什么

k1.5 是月之暗面Kimi推出的最新多模态思考模型，具备强大的推理和多模态处理能力。模型在 short-CoT（短链思维）模式下，数学、代码、视觉多模态和通用能力大幅超越了全球范围内短思考 SOTA 模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet，领先幅度高达 550%。在 long-CoT（长链思维）模式下，k1.5 的性能达到了 OpenAI o1 正式版的水平，成为全球范围内首个达到这一水平的多模态模型。

k1.5 的设计和训练包含四大关键要素：长上下文扩展、改进的策略优化、简洁的框架和多模态能力。通过扩展上下文窗口至 128k 和部分展开技术，模型在推理深度和效率上显著提升。k1.5 通过 long2short 技术，将长链思维的优势迁移到短链思维模型中，进一步优化性能。

k1.5的主要功能

• 多模态推理能力：k1.5 能同时处理文本和视觉数据，具备联合推理能力，适用于数学、代码和视觉推理等领域。
• 短链和长链思维：在短链思维模式下，k1.5 的数学、代码、视觉多模态和通用能力大幅超越全球领先的模型（如 GPT-4 和 Claude 3.5），领先幅度高达 550%。在长链思维模式下，其性能达到了 OpenAI o1 正式版的水平。
• 出色的数学与代码能力：k1.5 在数学推理和编程任务中表现出色，尤其在 LaTeX 格式的数学公式输入上表现优异。
• 高效的训练和优化：通过长上下文扩展（上下文窗口扩展至 128k）和改进的策略优化，k1.5 实现了更高效的训练，展现出规划、反思和修正的推理特性。
• 深度推理能力：k1.5 擅长解决复杂的推理任务，如难解的数学问题、编程调试和工作难题，能帮助用户解锁更复杂的任务。

k1.5的技术原理

• 长上下文扩展（Long Context Scaling）：Kimi k1.5 将强化学习的上下文窗口扩展到 128k，通过增加上下文长度显著提升了模型的推理能力。核心是基于部分回滚（Partial Rollout）策略，通过重用先前的轨迹片段来生成新的轨迹，避免从头生成完整轨迹的高计算成本。
• 改进的策略优化（Improved Policy Optimization）：模型采用了基于长链思维（Long-CoT）的强化学习公式，并结合在线镜像下降法（Online Mirror Descent）的变体进行策略优化。通过有效的采样策略、长度惩罚和数据配方优化，进一步提升了算法的性能。
• 简洁的框架（Simplistic Framework）：Kimi k1.5 的设计摒弃了复杂的蒙特卡洛树搜索、价值函数和过程奖励模型等技术，是通过扩展上下文长度和优化策略，实现了强大的推理能力。使模型在长上下文推理中表现出色，同时具备规划、反思和修正的能力。
• 多模态联合训练（Multimodalities）：模型在文本和视觉数据上进行了联合训练，能同时处理文本和视觉信息，具备跨模态推理的能力。
• Long2Short 技术：Kimi k1.5 提出了一种将长链思维模型的推理能力迁移到短链思维模型的方法，包括模型融合、最短拒绝采样、DPO（成对偏好优化）和 Long2Short RL（强化学习）。

k1.5的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/MoonshotAI/kimi-k1.5
• 技术论文：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-k1.5/blob/main/Kimi_k1.5.pdf

如何使用k1.5

• 网页端：访问 Kimi 官网，即可直接使用。
• 手机端：在应用商店搜索“Kimi 智能助手”并下载，或通过微信小程序搜索“Kimi 智能助手”。
• API 调用：开发者可以使用 Kimi API 进行调用。

k1.5的应用场景

• 复杂推理任务：Kimi k1.5 在深度推理任务中表现出色，能处理复杂的数学问题、编程调试以及推理难题。
• 跨模态推理：模型支持文本和视觉数据的联合推理，能处理涉及数学题目与图形分析、代码与图像综合理解等任务。
• AI 智能助手：Kimi k1.5 可作为智能助手，为用户提供高效的推理能力，帮助解决多种复杂问题。能通过多轮对话理解用户需求，提供详细的解答。
• 教育领域：在教育场景中，Kimi k1.5 可用于辅助教学，帮助学生解决数学难题、编程练习以及逻辑推理问题。
• 科研与开发：对于科研人员和开发者，Kimi k1.5 可以作为工具辅助进行复杂的理论推导、代码生成和算法优化。支持 LaTeX 格式的数学公式输入，进一步提升了在科研领域的适用性。
• 多模态数据分析：Kimi k1.5 能处理多模态数据，适用于需要结合文本和图像信息的分析任务，例如图像标注、视觉问答等。

DeepSeek-R1是什么

DeepSeek-R1是杭州深度求索公司 DeepSeek 推出的高性能AI推理模型，对标OpenAI的o1正式版。DeepSeek-R1推理模型通过大规模强化学习技术进行后训练，仅需极少量标注数据，便能在数学、代码和自然语言推理等任务上取得卓越表现。DeepSeek-R1遵循MIT License开源，支持模型蒸馏，训练其他模型。

DeepSeek-R1的主要功能

• 高性能推理能力：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。
• 强化学习与少量标注数据：通过强化学习技术和极少量标注数据进行训练，显著提升了模型的推理能力。
• 模型蒸馏支持：支持用户利用 DeepSeek-R1 的输出进行模型蒸馏，训练更小型的模型，满足特定应用场景的需求。
• 开源与灵活的许可证：遵循 MIT License 开源，用户可以自由使用、修改和商用。

DeepSeek-R1的技术原理

• 强化学习驱动的推理能力提升：DeepSeek-R1在后训练阶段大规模应用了强化学习技术。通过强化学习，模型能在仅有极少标注数据的情况下，显著提升推理能力。使模型在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。
• 长链推理（Chain-of-Thought, CoT）：DeepSeek-R1采用了长链推理技术，其思维链长度可达数万字。使模型能逐步分解复杂问题，通过多步骤的逻辑推理来解决问题，在复杂任务中展现出更高的效率。
• 模型蒸馏技术：DeepSeek-R1支持模型蒸馏，支持用户利用其输出训练更小型的模型。通过这种方式，开发者可以将DeepSeek-R1的强大推理能力注入到更轻量级的模型中，满足不同应用场景的需求。

DeepSeek-R1的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
• 技术论文：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

如何使用DeepSeek-R1

• 官网体验：可以登录 DeepSeek 官方网站或官方 App，打开“深度思考”模式，直接调用 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。
• API 服务：DeepSeek-R1 提供了 API 接口服务，用户可以通过设置 model=’deepseek-reasoner’ 调用模型。
• 定价： 每百万输入 tokens：1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中） 每百万输出 tokens：16 元。

DeepSeek-R1的应用场景

• 科研与技术开发：DeepSeek-R1 在数学推理、代码生成和自然语言推理等复杂任务中表现出色，性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。需要大规模推理和复杂逻辑处理的场景中，例如数学建模、算法优化和工程技术研究。
• 自然语言处理（NLP）：模型在自然语言理解、自动推理和语义分析等任务中表现突出，能为自然语言处理领域提供强大的技术支持，推动 NLP 技术的进一步发展。
• 企业智能化升级：企业可以通过 DeepSeek-R1 的 API 服务，将模型集成到自身产品中，应用于智能客服、自动化决策和个性化推荐等场景。
• 教育与培训：DeepSeek-R1 可作为教育工具，帮助学生掌握复杂的推理方法，促进学习者在数学和编程等学科的深度理解。其长推理链和详细的思维过程展示，能为教育场景提供更直观的教学支持。
• 数据分析与智能决策：DeepSeek-R1 能处理复杂的逻辑推理任务，适用于数据分析和智能决策支持系统。推理能力可以为企业的数据分析、市场预测和策略制定提供有力支持。

AopsAI是什么

AopsAI 是专注于将旧照片转化为动态短视频的在线AI工具。通过先进的AI技术，赋予静态照片生命力，让老照片“动”起来，重现过去的美好瞬间。用户只需上传照片提供邮箱地址，AopsAI 会在24小时内生成视频并发送给用户。工具支持多种照片格式，文件大小限制为5MB，无需注册账号，操作简单便捷。

AopsAI的主要功能

• 照片动画化：通过AI技术，将静态照片转化为生动的动态短视频，赋予老照片生命力，让回忆更加鲜活。
• 多种照片格式支持：支持常见的照片格式，如JPG、PNG、JPEG等，用户可以轻松上传不同类型的照片进行处理。
• 简单易用：用户无需注册账号，只需上传照片并提供邮箱地址，可在24小时内收到生成的视频，操作流程简单便捷。
• 视频生成与分享：生成的视频完全归用户所有，用户可以自由下载、保存或分享到社交媒体，方便与他人共同回忆美好瞬间。

AopsAI的官网地址

• 官网地址：https://aopsai.com

AopsAI的应用场景

• 个人回忆与家庭珍藏：将旧照片动画化，用于家庭聚会或纪念活动。
• 商业应用：企业可以将品牌历史照片或产品图片转化为动态视频，用于品牌宣传和产品展示。
• 活动策划：活动策划公司可以将活动现场照片转化为动态视频，用于活动宣传和回顾。