它们都被DeepSeek取消了。[https://x.com/patience_cave/status/1886122517359886745] 1. Gemini 2 - 想都别想了;2. Grok 3 - 欢迎来到埃隆的时间表;3. O3 - 出现了一个意想不到的问题;4. Opus 3.5 - 早已消失;5. Llama 4 - 不会是最先进的(对不起,扎克)。更新:1月下旬的传闻:[https://x.com/iruletheworldmo/status/1877391558305001747]
讨论总结
原帖提到部分LLMs在1月底被取消或延迟,引发众多讨论。评论内容涉及对不同模型如Llama 405B、Grok等的看法,包括模型的潜力、发布情况等。同时,对于原帖消息来源的可信度存在诸多质疑,也有对市场竞争持续性的观点,整体氛围充满争议与探索性。
主要观点
- 👍 Meta可通过对Llama 405B应用R1推理达到新的SOTA。
- 支持理由:Llama 405B有巨大规模和大量预训练,有潜力达到新高度。
- 反对声音:无明确反对。
- 🔥 不应轻信无一手消息来源的推特账号言论。
- 正方观点:非项目相关人员发布的消息无价值。
- 反方观点:有多个来源提及可增加可信度,但如果互相引用且无原始依据也不可靠。
- 💡 市场竞争不会因部分模型的延迟或取消而停止。
- 解释:即使DeepSeek发布良好,其他竞争者也不会退缩。
- 💡 原帖所依据的账号不可信。
- 解释:认为相信该账号发布的消息是愚蠢的。
- 💡 o3的发布需经北约联盟审查。
- 解释:o3如果发布可能被用于获取强大力量,需要审查。
金句与有趣评论
- “😂 The DipSeek dip 🤣”
- 亮点:以诙谐幽默的方式调侃deepseek取消或延迟项目。
- “🤔 Meta just has to apply R1 reasoning to Llama 405B and boom, new SOTA.”
- 亮点:提出了一种让Llama 405B达到新高度的可能方式。
- “👀 I never understood why people believe random twitter accounts statements on things they have no first - hand knowledge of.”
- 亮点:表达对人们轻信无一手消息来源推特账号言论的疑惑。
- “🤔 On the other hand, now that V3/R1 are out the other model providers can use them for dataset creation and training to improve their models. yay open source/weights.”
- 亮点:指出V3/R1推出对其他模型提供商改进模型的积极意义。
- “👀 I suspect that some of those "everyone" already had a few tricks behind their sleeves for some time.”
- 亮点:对大家都要依据Deepseek成果重新开始这一观点表示怀疑。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有对模型发展潜力的积极期待,也有对原帖消息来源的怀疑和否定等消极态度。主要分歧点在于对原帖消息来源的信任度、部分模型的评价(如Grok)等方面。可能的原因是大家获取信息的渠道不同、对不同模型的了解程度和使用体验有差异。
趋势与预测
- 新兴话题:模型分类(如通用和推理两类)可能引发后续讨论。
- 潜在影响:如果更多模型的延迟或取消成为常态,可能影响整个人工智能领域的发展速度和竞争格局。
详细内容:
标题:众多 LLMs 计划于 1 月底推出却遭取消/延迟
近期,Reddit 上一则关于众多 LLMs 计划于 1 月底推出却遭取消或延迟的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了较高的关注度,众多用户纷纷发表自己的观点。帖子中提到了包括 gemini 2、grok 3、o3、opus 3.5、llama 4 等模型的相关情况,并提供了相关链接:https://x.com/patience_cave/status/1886122517359886745 ,以及更新的传闻链接:https://x.com/iruletheworldmo/status/1877391558305001747 。
这一话题引发的主要讨论方向包括对各个模型的看法、模型的效率和应用场景,以及对传闻的可信度探讨等。文章将要探讨的核心问题是这些模型延迟或取消的原因,以及它们未来的发展前景。
讨论焦点与观点分析
在讨论中,有人认为 Meta 只需将 R1 推理应用于 Llama 405B 就能取得新突破;也有人分享了自己使用 DeepSeek MoE + down_proj quantization 的经历,称其在自己的 MacBook Pro M4 Max 上运行,尽管速度慢但可行;还有人觉得 Llama MoE 会是个梦想,也有人对此表示反对。
有用户指出 DeepSeek V2.5 已经存在,且 MoEs 效率更高。例如,在其 4060 Ti 16GB 系统上,使用 MoE 模型能达到更好的效果。
对于这些传闻,有人认为不能轻信随机推特账号的言论,除非来自与项目相关的现任或前任员工,否则毫无意义。但也有人表示,多个随机账号和 Reddit 评论都有类似说法。
关于 grok 模型,有人觉得它很差劲,也有人认为对于某些特定用例,如访问大量网页并编译结果,它表现不错。
有人怀疑 llama 不会延迟,会推出正在研发的推理模型或后续改进版;也有人认为 Grok、Ant 和 Open AI 很快需要资金,不能延迟太久,而 Google 和 Meta 虽不需要资金,但投资者会关注进展。
总体来说,讨论中存在共识,即大家都在关注这些模型的发展动态,但对于模型的具体表现和未来走向存在不同看法。一些独特的观点,如对模型应用场景的细致分析和对传闻来源的质疑,丰富了讨论的内容。
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