近期发表于arXiv的研究ThinkLite-VL通过创新性地应用蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术量化样本难度，在视觉语言模型（VLM）领域取得突破性进展。该方法仅需11,000个训练样本即可显著提升模型推理能力，且无需依赖知识蒸馏...

本文详细介绍了一种价值6000美元的硬件配置方案，用于在本地环境中运行完整的DeepSeek-R1模型。该配置方案需要两台CPU和768GB的RAM，跨越24个RAM通道。虽然方案中并未包含GPU，但可以额外添加GPU以提高模型生成速度...