Leur innovation dans les modèles de récompense pourrait grandement améliorer la capacité des systèmes d’IA à raisonner et à répondre aux questions de manière plus efficace.
En partenariat avec des chercheurs de l’Université de Tsinghua, Deepseek a développé une technique détaillée qui surpasse les méthodes existantes et améliore l’apprentissage des préférences humaines, essentiel pour une IA plus utile et alignée.
Cette avancée dans la modélisation des récompenses AI a de nombreuses implications, notamment des retours plus précis des systèmes d’IA, une plus grande adaptabilité, une application plus large et une utilisation plus efficace des ressources.
Deepseek a également renforcé son profil dans l’industrie de l’IA avec d’autres développements récents, tels que l’amélioration de leur modèle V3 et leur engagement envers l’open source.
La mise à disposition de leurs modèles GRM en open source devrait accélérer les progrès dans le domaine et avoir un impact significatif sur les capacités et le comportement des systèmes d’IA à l’avenir.
