模型与技术

Gemini 2.0 PRO不够强？用<系统提示>使其像R1一样思考

[原帖探讨Gemini 2.0 PRO按特定提示思考时长不如R1的问题并寻求改进，评论涉及多种解决思路、对做法的疑惑、相关研究引用等，整体氛围较为理性探讨]

[原帖作者对LLMs做元评估，让LLMs相互评判，评论者对原帖工作表示肯定、提问、补充信息、分享相关技术等，整体氛围平和]

[该讨论围绕DeepSeek - V3/R1推理系统展开，涉及营收成本计算、商业决策、与其他公司对比、开源模型受益等多方面内容，整体氛围积极且讨论深入]

[原帖介绍Search - R1项目，评论者围绕该项目从强化学习重要性、资源获取、模型能力期待、安卓应用相关、项目评估、对项目不满及技术选择等方面展开讨论，氛围较为理性且多元。]

[围绕温度为0是否不好展开讨论，存在多种观点，有从模型原理、实验测试等不同角度分析，整体氛围理性且充满技术探讨]

[关于Drummer"s Fallen Llama 3.3 R1 70B v1，大家讨论了R1特性、模型表现、q6 quant相关话题，还有人认为标题描述不足，也有表示感谢、提出询问等情况，整体氛围较为平和。]

[原帖发布Phi - 4 - mini的Bug修复及相关资源，评论围绕模型发布错误、对技术方面的疑惑、表示感谢等展开，氛围较为积极且充满技术探讨]

[关于TinyR1 - 32B - Preview的讨论，包含对模型的不信任、质疑其是否为骗局，还有人提到Qihoo360声誉不佳，同时也涉及到一些模型相关的技术观点和体验等内容，整体氛围充满争议。]

[关于本地微调大型语言模型（LLM）的项目，大家讨论了设备是否适合初学者、不同设备显存情况、与其他工具的差异、项目的推广和应用设想，还有项目缺乏MacOS支持的问题，整体氛围比较积极理性]

[原帖作者分享仅用20美元训练出一个法语推理模型，评论者围绕模型的训练细节、成本、性能、使用案例等提问、表示赞同或质疑，同时还夹杂着幽默的互动和与法国文化相关的调侃]