Sublime
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Mo Shafieeha and • 6 cards
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Nola Simon • 39 cards
o3-mini, o1, gpt-4o……日常使用时，什么场景，选择哪个 openai 模型？原则很简单，记住两步即可。
先看是否STEM 任务；再看是否需要“深度思考”。
1、STEM任务 vs 非 STEM 任务：if STEM 任务，then 选择 o3-mini(尽可能选 high)；因为 o3-mini 是最新的 STEM 之王；
2、在非STEM任务中，看这个问题是否需要“思考”：if 是需要思考的复杂、深刻问题，then 选择 o1（尽可能搭配狂暴模式 prompt）；因为 o1 是 MMLU 冠军，超越人类专家，是擅长深度思考的文科之王，在这些问题上的输出质量碾压人类，是不可多得的极佳学习材料；
3、if 是不需要深度思考的普通问题，then 选择 gpt-4o；因为... See more
"The nucleic acids invented human beings in order to be able to reproduce themselves even on the Moon."
–Sol Spiegelman
看了下DeepSeek论文，做了点笔记和思考
DeepSeek降低训练成本会不会让算力需求下降？看历史就知道了，GPT4级别token价格在一年半之内降低了100~1000倍，也没有类似的担忧(如图)
AI算力通缩是必然现象，长线旋律就是十年加速六个数量级：软件/算法加速三个数量级，硬件加速三个数量级
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先从DeepSeek R1论文本身说起
Deepseek本身并没有像chatgpt o1那样做test time scaling获得更强推理能力，属于post-training后训练范畴，看起来和chatgpt o1不是一个路子(o1是推理的时候专门扩大“思考步骤”或“搜索过程"再挑出最优，推理时耗费比o4高几个数量级)，只... See more
DeepSeek-R1 八大案例一手实测+深度解析：真的吊打满血版 o1？日常使用好用吗？与其他模型对比如何？技术报告解读 + 实例分析
这几天只做了一件事，就是研究 deepseek。实话说，benchmark 吊打满血 o1，还便宜 50 倍，速度快 5 倍。不敢相信，不明白原理，真的颠覆了 openai 的技术壁垒？对人类学习的启示是什么？高一连 985 都上不了的学生，到高三真的可以上清北？
录了这一支视频 ，与你分享我这两天的研究和思考。
时间线：
00:01:07 R1大战o1：全面对比
00:04:09 本视频目标：激发你的3个再思考
00:05:18 推理的分类学
00:09:30 目前对R1的态度和观点分3类
00:13:03 案例1：孩子数学考了38分
00:16:0... See more
