A Deepseek legutóbbi fejlesztése, az R1-0528 modell, alig jelent meg, de máris nagy visszhangot váltott ki szakmai körökben. Többen azonnal új generációs áttörésként hivatkoznak rá, pedig a fejlesztés valójában egy kisebb, kísérleti frissítést jelent a korábbi R1 modellhez képest.
A videóban részletesen bemutatjuk, hogy az R1-0528 a Deepseek gondolkodásra és logikai következtetésekre optimalizált mesterséges intelligencia-architektúra előrelépését képviseli. A rendszer alapvetően a V3 modellre épül, ám fejlett ‘chain of thought’ eljárása révén összetett problémákon hosszabban és alaposabban gondolkodik.
A tesztek során szóba kerülnek a matematikai és kódolási kihívások, valamint a tudományos kutatásokban történő felhasználhatóság. Kiemelésre kerül, hogy a modell paraméterezése és tanítása a hatékonyságot helyezi előtérbe, nagyméretű megerősítő tanulással és speciális adatkészletekkel.
Különféle gyakorlati példákon – mint a kreatív írás, programkód-generálás vagy logikai rejtvények – keresztül figyelhető meg, hogyan boldogul az R1-0528 az összetett gondolkodást és következtetéseket igénylő feladatokkal. A tesztelés során felmerülnek olyan kérdések is, mint például mennyire képes önálló hibajavításra, illetve hogyan változik teljesítménye eltérő területeken.
A videóban a közösségi reakciók, a hype, és a száraz szakmai elemzés ellentéte is hangsúlyt kap, ami segít árnyaltabb képet alkotni erről a mesterséges intelligencia-modellről.
