原贴链接

此贴仅包含一个视频链接:https://v.redd.it/4skrezsntree1/DASH_720.mp4?source=fallback,无具体可翻译内容

讨论总结

该讨论围绕Deepseek R1在新的基准测试中的表现展开。由于原帖缺乏基准测试的背景信息,引发了众多疑问。评论者们在对Deepseek R1的表现上存在分歧,有的认为它表现出色,有的则指出在某些情况下其他模型表现更好,同时还涉及到不同模型测试中的各种因素,如温度控制、测量系统偏见等,并且也有对Deepseek R1使用体验的讨论。

主要观点

  1. 👍 Deepseek R1并非在所有情况下都是最佳,其他模型也有出色表现
    • 支持理由:不同评论者通过自己的测试发现o1、Grok、Llama - 3.1 405B等在某些任务中有良好表现,如特定的HTML页面编写任务只有o1能完成。
    • 反对声音:原帖标题强调Deepseek R1是唯一在新基准测试中表现出色的。
  2. 🔥 基准测试信息不足
    • 正方观点:评论者难以理解测试的输入输出,不清楚任务全貌。
    • 反方观点:无(未发现反对认为信息不足的声音)
  3. 💡 不同模型对相同prompt的响应存在差异
    • 解释:评论者在不同模型(Sonnet、Gemini Pro等)上进行测试,发现各模型首次尝试成功情况不同,如Claude和o1首次尝试就成功,Gemini Pro有问题,DeepSeek R1未完全成功。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m not quite understanding what the input/output are. The original tweet says it’s a physics simulation task, but is the LLM being asked to generate frames of an animation with polylines and ball location as output?”
    • 亮点:直接表达对基准测试输入输出的疑惑,反映出原帖信息缺乏导致的普遍疑问。
  2. “🤔 The dick riding for DeepSeek is insane, it’s a great product but pretending the others just don’t work is getting ridiculous”
    • 亮点:指出对Deepseek过度追捧的不合理,客观看待产品的态度。
  3. “👀 I like how v3’s triangle is ever so slowly rotating as well.”
    • 亮点:在众多关于模型性能的讨论中,这一评论从对产品某个特性的喜爱角度出发,较为独特。

情感分析

总体情感倾向较为中立且偏向质疑。主要分歧点在于Deepseek R1在新基准测试中的表现是否真如标题所说独一无二。可能的原因是不同评论者基于自己的测试、使用体验或者对其他模型的了解而产生不同看法,并且原帖缺乏足够的信息来支撑标题观点,导致更多的质疑声出现。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会有更多关于不同模型在特定任务下性能的详细比较,以及如何制定更合理的基准测试。
  • 潜在影响:对AI领域的模型研发和评估可能产生影响,促使开发者更全面地评估模型性能,同时也让用户在选择模型时更加谨慎。

详细内容:

标题:关于 DeepSeek R1 性能的热门讨论

最近,Reddit 上有一个关于“DeepSeek R1 是唯一在新的病毒式基准测试中表现出色的”的话题引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接[https://v.redd.it/4skrezsntree1/DASH_720.mp4?source=fallback],点赞数和评论数众多,引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在 DeepSeek R1 的性能评估以及与其他模型的比较上。有人表示不太理解输入输出是什么,认为这是一个物理模拟任务,但它所衡量的属性对于大多数常见任务来说较为狭窄。也有人觉得对 DeepSeek 的追捧有些过头,认为不能贬低其他模型。

有用户分享了个人经历,比如[Western_Objective209]称 o1 第一次尝试就完美完成了任务,并提供了相关链接[https://chatgpt.com/share/67930241-29e8-800e-a0c6-fbd6d988d62e],还提到 R1 也能解决但耗时更长。

有趣的观点也不少,比如有人说这就像反向的 ARC-AGI,看看人类能否从示例中找出规则。还有用户认为 LLMs 应该能够处理常用的测量系统,无论公制还是英制,对此有人反驳说公制使用更广泛,这存在偏见。

一些用户表示作为统计学家,对以点估计报告基准测试结果感到愤怒,认为应以合理的温度设置运行多次并报告 95%的置信区间。有人今晚打算继续调整提示,看看能否让模型添加更复杂的功能。还有用户认为传统编码模拟效率更高,对此有人反驳称不能进行无效比较,因为模型生成代码迅速且近乎优化。

总之,关于 DeepSeek R1 的性能评价存在多种观点和争议,大家在讨论中各抒己见,丰富了对这一话题的思考。但到底 DeepSeek R1 在众多模型中的表现如何,还需要更全面和深入的探讨。