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DeepSeek und Kimi: Warum sie so gut abschneiden

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Was macht sie so leistungsfähig und so schnell?

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Dass ein zweites Papier mit Tonnen von RL-Schwungrad-Geheimnissen und multimodalem o1-ähnlichem Denken nicht auf meiner Bingo-Karte für heute ist. Kimi's (ein weiteres Startup) und DeepSeek's Papiere konvergieren bemerkenswerterweise auf ähnliche Erkenntnisse:

Kein Bedarf an komplexer Baum-Suche wie MCTS. Einfach die Denkspur linearisieren und gute alte autoregressive Vorhersage durchführen; Kein Bedarf an Wertfunktionen, die eine weitere teure Kopie des Modells erfordern; Kein Bedarf an dichter Belohnungsmodellierung. So viel wie möglich auf Groundtruth, Endresultat verlassen.

Unterschiede:

DeepSeek verwendet den AlphaZero-Ansatz - rein durch RL ohne menschliche Eingabe, d. h. "Kaltstart". Kimi verwendet den AlphaGo-Master-Ansatz: leichte SFT, um durch prompt-engineered CoT-Spuren aufzuwärmen. DeepSeek-Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (Thought Leadership!); Kimi hat noch keine Modellfreigabe. Kimi zeigt starke multimodale Leistung (!) auf Benchmarks wie MathVista, die ein visuelles Verständnis von Geometrie, IQ-Tests usw. erfordert. Kimi-Papier enthält VIEL mehr Details zum Systemdesign: RL-Infrastruktur, Hybrid-Cluster, Code-Sandbox, Parallelismusstrategien; und Lerndetails: langer Kontext, CoT-Kompression, Curriculum, Stichprobenstrategie, Testfallgenerierung usw.

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