在數字化時代,人工智能(AI)正以前所未有的速度改變著我們的工作和學習方式。然而,對于許多用戶來說,AI技術的使用仍然存在諸多門檻。排隊等待、復雜的云部署、高昂的成本……這些都讓AI的普及之路顯得有些艱難。但現在,這一切正在悄然改變。騰訊旗下的智能工作臺 ima.copilot(簡稱 ima)通過接入 DeepSeek-R1 模型,為用戶帶來了一種全新的、免費且強大的AI體驗。 一、ima:智能工作臺的全新升級ima.copilot 是騰訊于2024年10月推出的一款以知識庫為核心的AI智能工作臺。它集搜索、閱讀、寫作功能于一體,旨在幫助用戶提升日常學習和工作的效率。該平臺能夠輔助用戶完成各種任務,并將積累的內容長期沉淀為個人智能化的知識庫。此外,ima還支持將知識庫進行分享,方便團隊協作和知識共享。 此次技術升級后,用戶將 ima 更新至最新版本,就可以在使用搜索、閱讀、寫作和知識庫管理等功能時,自由選擇騰訊混元大模型或 DeepSeek-R1 模型。這種靈活的選擇機制讓用戶能夠根據自己的需求和偏好,獲得更豐富的使用體驗。 二、DeepSeek-R1:技術突破與強大性能DeepSeek-R1 是一個備受矚目的AI研究項目,其在技術突破和應用場景方面都取得了顯著進展。以下是其關鍵技術和應用領域的亮點: (一)計算最優的Test-Time Scaling (TTS)TTS是一種優化技術,旨在通過動態調整模型的計算資源,提升其在特定任務上的表現。上海AI Lab的周伯文團隊在這一領域取得了重要突破。他們發現,TTS在某些數學任務上優于傳統的長CoT(Chain of Thought)方法。例如,在MATH-500和AIME2024等數學競賽中,TTS方法展現出了顯著的優勢。具體而言,7B參數的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 反超了671B參數的R1滿血版,甚至0.5B模型在某些任務上超越了GPT-4o。 然而,TTS在更復雜的任務上仍有提升空間。例如,在AIME24等高難度數學競賽中,TTS的性能尚未達到理想水平。研究團隊指出,進一步優化監督機制將是未來提升TTS性能的關鍵方向。 (二)強化學習與知識蒸餾結合強化學習(Reinforcement Learning,RL)和知識蒸餾(Knowledge Distillation)是AI領域中的兩種重要技術。UC伯克利團隊將這兩種技術相結合,對1.5B參數的 DeepScaleR-1.5B-Preview 模型進行了微調。結果顯示,僅用4500美元的成本,該模型在AIME2024競賽中的表現就超越了o1-preview。 這種技術結合的核心在于“先短后長”的訓練策略。團隊首先在較短的上下文長度(8K)上訓練模型,隨后逐步擴展到更長的上下文長度(24K)。通過這種方式,模型不僅能夠更好地適應復雜的任務,還能在推理過程中展現出更強的能力。此外,知識蒸餾技術的引入進一步提升了模型的效率和性能。 (三)本地化推理與成本優化本地化推理是AI技術普及的關鍵一步。清華大學KVCache.AI團隊通過 KTransformers 開源項目,成功實現了在本地設備上運行 DeepSeek-R1 的能力。這一項目通過優化顯存使用和計算效率,使得即使在低配置硬件上,也能進行高效的推理。 具體而言,KTransformers項目采用了基于計算強度的offload策略、MLA算子優化以及MoE(Mixture of Experts)稀疏性利用等技術。這些優化手段使得 DeepSeek-R1 滿血版(671B MoE架構)能夠在24G顯存的4090顯卡上運行,預處理速度達到286 tokens/s,推理速度為14 tokens/s。 與此同時,Unsloth AI項目通過GRPO(Gradient-based Progressive Optimization)訓練方法,大幅降低了 DeepSeek-R1 推理的內存需求。經過優化后,僅需7GB VRAM即可在本地運行推理模型(如Qwen2.5 1.5B),極大地降低了使用門檻。這一進展使得更多研究者和開發者能夠在本地設備上進行實驗,推動了AI技術的廣泛應用。 三、ima多平臺支持與高效工作體驗ima.copilot 的一大亮點是其多平臺支持的設計。目前,該平臺已上線Windows端、Mac端,并推出了“ima知識庫”微信小程序。用戶可以通過訪問 ima 官網下載使用,也可以通過微信搜索“ima知識庫”小程序,體驗全網搜索和知識庫問答。 例如,當你在瀏覽微信公眾號上的文章時,可以輕松地將其導入小程序的知識庫。隨后,你可以在小程序中提出問題, ima 會立即調用混元大模型或 DeepSeek-R1 為你提供答案。這種無縫銜接的體驗,不僅節省了時間,還提升了工作效率。 四、如何快速在ima.copilot上使用DeepSeek-R1模型(一)更新ima至最新版本
(二)切換至DeepSeek-R1模型
(三)使用DeepSeek-R1模型的功能
五、免費體驗,開啟智能工作之旅此次 ima.copilot 接入 DeepSeek-R1,不僅為用戶帶來了更強大的AI能力,還完全免費開放。無論你是學生、研究人員還是職場人士,都可以通過 ima.copilot 體驗到前沿的AI技術,提升工作和學習效率。 六、未來展望 隨著技術的不斷進步,ima和 DeepSeek-R1 將持續優化和升級。未來,它們可能會進一步整合更多功能,如多模態推理、跨領域應用等,為用戶提供更全面的智能支持。 騰訊智能工作臺 ima的此次升級,為用戶帶來了免費且強大的AI體驗。如果你還在為繁瑣的工作任務或復雜的寫作需求而煩惱,不妨試試 ima,開啟你的智能工作之旅。 純個人經驗,如有幫助,請收藏點贊,如需轉載,請注明出處。 |
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