CSGO（Content-Style Composition in Text-to-Image Generation）是南京理工大学、小红书等机构合作推出的图像风格迁移和文本到图像生成的研究项目。CSGO的目标是为用户提供更加丰富和多样化的图像创作工具。项目提出创新的数据构建流程，用于生成和清洗风格化数据三元组，并构建名为IMAGStyle的大规模风格迁移数据集。基于数据集，CSGO框架通过端到端训练，实现图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格化合成以及文本编辑驱动的风格化合成，显著提升图像生成中的风格控制能力。
DeepSeek-Prover-V2 是深度求索团队 DeepSeek 开源的专注于数学推理的超大规模语言模型。包含两个版本：DeepSeek-Prover-V2-671B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B，分...
DeepSeek-Prover-V1.5是由DeepSeek团队开发的开源数学大模型，拥有70亿参数。模型通过结合强化学习（RLPAF）和蒙特卡洛树搜索（特别是RMaxTS变体），在数学定理证明方面取得了显著的效率和准确性提...
DeepSeek-GRM是DeepSeek和清华大学研究者共同提出的通用奖励模型（Generalist Reward Modeling）。通过点式生成式奖励建模（Pointwise Generative Reward Mod...
DeepSeek-Coder-V2 是由DeepSeek推出的开源代码语言模型，在代码特定任务中的表现与 GPT4-Turbo 相媲美。模型在 DeepSeek-V2 的基础上，额外预训练了 6 万亿个 tokens 来增强...
DeepSeek V3.1是DeepSeek最新推出的AI模型版本，具备混合推理架构，能自由切换思考模式与非思考模式，思考效率显著提升。模型在V3的基础上进行多项升级，上下文窗口从64k扩展至128k，能处理更长的文本输入。...
DeepSeek V3是知名私募巨头幻方量化旗下人工智能公司深度求索（DeepSeek）开源的最新版AI模型，在多语言编程能力上的进步显著。在aider多语言编程测评中的表现超越了Claude 3.5 Sonnet V2等竞...
DeepSeek R1T2 （DeepSeek-TNG R1T2 Chimera）是TNG基于 DeepSeek 原始模型开发的改进型人工智能语言模型。采用 Tri-Mind 架构，融合了 DeepSeek R1-0528、...
DeepSeek R1-Zero 是 DeepSeek 团队开发的完全依赖纯强化学习（RL）训练的推理模型，未使用任何监督微调（SFT）数据。在推理任务上表现出色，在 AIME 2024 数学竞赛中，其 pass@1 分数从...
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