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Janus-Pro则是Janus的增强版，着重改进了训练策略、数据和模型大小。新模型遵循一款自回归框架，解耦了多模态理解和视觉生成的视觉编码。研究团队采用独立的编码方法将原始输入转换为特征，然后由统一的自回归Transformer进行处理。

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在 Heise.de 的报道发布后，超过 50 名读者表示他们在购买“全新”希捷硬盘时也遭遇了同样的问题。尽管 50 个样本量较小，但由于这些读者从十几个不同的零售商处购买硬盘，其中一些零售商还出现在希捷的官方“购买渠道”列表中，包括亚马逊和 Mindfactory 等大型零售商，因此该问题可能较为普遍。

“想想看：我们在密歇根州生产的所有汽车零部件中有70%直接销往我们的邻国……这个等式中唯一的赢家是中国，他们最喜欢看到我们削弱自己的汽车工业，这是一个国家安全问题。”惠特默称，“我不是完全反对关税，但我们不能把它当作‘一刀切’的解决方案，我们当然不应该用它来惩罚我们最亲密的贸易伙伴。”

推出后不久，R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了广泛关注。作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等。

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DeepSeek上周发布了开源推理模型R1，在多项测试中表现优于OpenAI的模型，并且在应用商店排行榜上攀升。DeepSeek表示，其去年12月底推出的大型语言模型（LLM ）初始版本训练成本不足600万美元。尽管有华尔街机构对这一数据持质疑态度，但这家初创公司的走红仍然引发了对AI模型是否可以以更低成本构建的讨论。