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我一直在测试新的完整R1模型，我给它谷歌研究的泰坦架构研究论文，要求以json格式写一个简短描述，然后让它学习该架构并用TensorFlow构建并将其训练成json文本。在出现两次错误后我得到了正确的代码，并且模型运行良好。大家有什么想法？

讨论总结

原帖作者对DeepSeek R1模型进行测试，发现模型在处理特定任务时表现不错。评论者们主要从模型的编码能力、与其他模型对比、运行环境、成果意义等方面展开讨论，其中部分评论对模型表示正面评价，整体讨论比较和谐，大家分享了不同的观点和经验。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek R1模型编码能力优秀
    • 支持理由：Sky - kunn在测试中发现该模型在编码方面表现出色
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在测试中，R1模型表现优于V3模型
    • 正方观点：Sky - kunn在自己的测试中发现R1模型超过V3模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 原帖成果对新手有很大意义
    • 支持理由：MinimumPC指出新手可以用这个代码进行泰坦模型的多方面实践，如实验、研究等
    • 反对声音：无
  4. 💡 Full R1模型所需内存过大，普通配置难以尝试
    • 支持理由：有人指出即使在Q4量化下也需要约300GB内存
    • 反对声音：无
  5. 💡 对原帖作者测试结果中的代码感兴趣并希望分享
    • 支持理由：有评论者直接询问是否可以分享代码
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Sky - kunn：It’s really good at coding; it’s crushing V3 on my silly tests.”
    • 亮点：生动形象地表达了DeepSeek R1模型在编码能力上的优秀以及与V3模型对比的结果
  2. “🤔 Paulonemillionand3：shit be getting real real fast”
    • 亮点：简洁地表达了对事情发展速度的看法
  3. “👀 我有一台配备64GB内存的4090台式机，我如何才能试用它呢？”
    • 亮点：直接提出了关于试用模型的问题，体现出对模型的兴趣

情感分析

总体情感倾向是正面的。主要分歧点较少，大部分评论者都对DeepSeek R1模型持肯定态度，可能是因为原帖作者分享的测试结果显示模型表现较好，所以大家在这个基础上进行积极的讨论和补充。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何优化模型以降低内存需求的讨论。
  • 潜在影响：如果更多人能够尝试这个模型并取得良好效果，可能会推动相关领域的研究和应用发展。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek 测试的热门讨论

最近，Reddit 上一篇关于 DeepSeek 测试的帖子引起了众多关注。原帖作者分享了自己测试新的全 R1 模型的经历，将谷歌研究的 Titans 架构的研究论文交给模型，要求其以 JSON 格式写一个小描述，然后使用 TensorFlow 学习、构建并训练该架构，经过两次错误后获得了正确的代码，模型运行效果良好，并询问大家的想法。该帖子获得了大量的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称赞这个模型在编码方面表现出色，在自己的一些简单测试中甚至超越了 V3。也有人对测试的硬件配置提出疑问，比如使用了什么样的硬件来运行它。还有人讨论如何尝试运行这个模型，包括使用蒸馏模型等方法。

有用户分享道：“我使用了 DeepSeek 应用。”

有人提出了独特的见解：基于这个讨论，用户现在已经在 TensorFlow 中有了 Titans 架构的功能实现。拥有这个代码，用户可以进行多种操作，比如在不同数据集上训练模型、针对特定任务微调、测试在不同 AI 挑战中的性能等，还能用于研究、开发应用、用于教育目的、为 AI 社区做贡献以及与其他模型进行基准对比。

同时，也有用户请求分享代码，并得到了相应的回复。

通过这次热烈的讨论，我们可以看到大家对于 DeepSeek 测试和 Titans 架构的浓厚兴趣以及深入的思考。这不仅为技术爱好者们提供了宝贵的经验交流，也为进一步探索和应用相关技术指明了方向。