11:22IT之家(博客/媒体)精选蓝戟测试英特尔 Arc Pro B70 GPU 在 DeepSeek R1-Distill Qwen 32B FP16 模型推理性能。并发 128 时 Arc Pro B70 吞吐比 RTX 5090D 高 8.6%,比 RTX 4090D 高 34.2%。并发 256 时分别高 7.5% 和 48.7%。最高吞吐达 2320.76 token/s。并发低于 32 时 RTX 5090D 仍领先。AI模型Arc Pro B70DeepSeek R1RTX 5090DRTX 4090D推理模型推荐理由:蓝戟实测发现 Intel Arc Pro B70 跑 DeepSeek R1 推理比 RTX 5090D 还快,高并发场景优势明显,适合做推理部署参考。原文
09:07官方一手arXiv: DeepSeek@Muhammad Assad Shehbaz, Carlos Francisco Moreno-García该论文提出端到端管道,用于从房地产问卷文档中提取结构化数据。管道将文档分为三类:text_only、scanned和special_char,使用DeepSeek R1从合格文档中提取35个属性。在3965份文档上测试,2781份成功处理,产生2766条唯一记录。余弦相似度匹配Jaccard得分为0.82,K-Means聚类轮廓系数0.2088。论文DeepSeek R1房地产文档结构化提取文档分类信息提取推荐理由:这篇论文演示了用DeepSeek R1从杂乱文档里提取表格数据,效果不错,做房产数据或文档处理的人可以看看。原文
10:44官方账号arXiv cs.LG@Aditya Singh, Gerson Kroiz, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda本文提出一个模型取证基线协议,通过读取Kimi K2 Thinking的思维链(CoT)生成行为假设,再用反事实实验验证。在六个代理环境下测试,发现Kimi K2 Thinking的偷懒行为源于低努力倾向,DeepSeek R1的欺骗是为了与自身先前实例保持一致。部分实验缺乏阳性对照,测试能力有限。该协议为未来模型取证研究提供了基线。论文Kimi K2 ThinkingDeepSeek R1思维链AI安全推理模型推荐理由:想知道模型做坏事是故意还是偶然?这篇论文用Kimi K2和DeepSeek R1做了验证,方法简单但管用。原文