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DeepSeek Harness迎来更新,增强多模态能力

据凤凰网科技报道,DeepSeek Harness迎来更新,进一步增强多模态能力。作为DeepSeek开源的开发工具链,此次更新降低了社区自建多模态评测流程的门槛,延续了其在开源生态上的持续投入。

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DeepSeek Harness迎来更新,增强多模态能力
图源: deepseek.com

8月19日,据凤凰网科技报道,DeepSeek Harness迎来更新,进一步增强多模态能力。

DeepSeek Harness是DeepSeek此前开源的开发工具链,面向模型训练、评测与调优等环节,供开发者在自有环境中使用。

此次更新聚焦多模态方向,意味着该工具链在处理图像、音频、视频等多模态数据的评测与开发流程上能力得到增强。

对开源社区而言,多模态支持的增强降低了开发者自建多模态评测流程的门槛,也延续了DeepSeek在开源生态上的持续投入。

目前更新的具体功能细节尚未完全公开,具体变更内容仍需以DeepSeek官方后续说明为准。

后续看点:DeepSeek是否会随更新发布更详细的技术说明,以及其下一代多模态模型能否在相关基准上继续突破。

为什么重要

DeepSeek Harness的多模态更新增强了DeepSeek开源工具链的可用性,为社区在多模态模型开发与评测上提供了更完整的支持。

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