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Gemini API推出隐式缓存功能，开发者成本降低75%

Gemini API推出隐式缓存功能，开发者成本降低75%
Gemini API推出隐式缓存（Implicit Caching）功能，为开发者带来显著的成本优化体验。 新功能无需开发者手动创建缓存，当请求与先前请求共享共同前缀时，系统将自动触发缓存命中，提供高达75%的Token折扣。 此更新已覆盖Gemini2.5Pro和2.5Flash模型，进一步提升了AI开发的成本效益。
5/9/2025 4:00:51 PM
AI在线
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求
DeepSeek 团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。 该研究突破性地采用强化学习（Reinforcement Learning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。 技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：DeepSeek-R1-Zero参数规模：6710亿（MoE架构，每个token激活370亿参数）训练特点：完全基于强化学习的端到端训练核心优势：展现出自我验证、长链推理等涌现能力典型表现：AIME 2024基准测试71%准确率DeepSeek-R1参数规模：与Zero版保持相同体量训练创新：多阶段混合训练策略核心改进：监督微调冷启动 强化学习优化性能提升：AIME 2024准确率提升至79.8%训练方法论对比强化学习与主要依赖监督学习的传统模型不同，DeepSeek-R1广泛使用了RL。
2/3/2025 6:00:00 AM
dev
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