{"id":607,"date":"2025-01-28T08:08:27","date_gmt":"2025-01-28T08:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=607"},"modified":"2025-01-28T08:08:28","modified_gmt":"2025-01-28T08:08:28","slug":"explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/","title":{"rendered":"Explos\u00e3o! O presente de Ano Novo Chin\u00eas do DeepSeek - uma explica\u00e7\u00e3o detalhada do modelo multimodal Janus-Pro"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<p>Explos\u00e3o!<a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> DeepSeek<\/a>presente de Ano Novo Chin\u00eas da Apple - uma explica\u00e7\u00e3o detalhada do modelo multimodal Janus-Pro<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NjQ1ZDQ0YmE4ZDI4ZGU3NWY4NjI3YzZlYzM4NTQ4M2NfR3h1d1pqTHdqaXJsN0xnajFNM3pQOVBUcWZyZ1Y4c3FfVG9rZW46REVyNWJucW1hb1RNWGd4cDA2V2N5NU1ibmpkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.deepseek.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">O mais recente modelo Janus-Pro do DeepSeek <\/a>conecta diretamente os \"c\u00e9rebros esquerdo e direito\" da IA multimodal!<\/p>\n\n\n\n<p>Esse assassino de duas faces, que pode simultaneamente compreender imagens e textos e gerar imagens, est\u00e1 reescrevendo as regras do setor com sua estrutura desenvolvida por ele mesmo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=MjhiMjc0Y2E3MTdkOWVmYWNlMjIxM2FkM2Q0NzFlYjBfTkl3a0ZwOTNDYnJpVWRMcGtzeU5JVmpmb2VoTEsyN2hfVG9rZW46VThxbGJwU2Yyb0EyeVB4MlY4ZWNZVGE5blBiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>N\u00e3o se trata de uma simples superposi\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es, mas, ao desacoplar o caminho de codifica\u00e7\u00e3o visual, o modelo alcan\u00e7ou o verdadeiro \"uma mente, dois usos\".<\/p>\n\n\n\n<p>Os modelos multimodais tradicionais s\u00e3o como usar a mesma m\u00e3o para escrever e desenhar, enquanto o Janus-Pro equipa diretamente a IA com dois sistemas neurais!<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabela de conte\u00fado\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\" >Revolu\u00e7\u00e3o da estrutura: resolvendo o problema centen\u00e1rio da multimodalidade<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\" >Estrat\u00e9gia de treinamento: o caminho evolutivo para o sucesso em tr\u00eas etapas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Performance_master\" >Mestre de desempenho<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#MIT_open_source_feel_free_to_play\" >C\u00f3digo aberto do MIT: sinta-se \u00e0 vontade para jogar!<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\" >Valor pr\u00e1tico: redu\u00e7\u00e3o da barreira de entrada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\" >O avan\u00e7o abrangente do DeepSeek<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/explosion-deepseeks-chinese-new-year-gift-a-detailed-explanation-of-the-multimodal-model-janus-pro\/#Janus_pro_Related_links_and_documents\" >Janus pro Links e documentos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Framework_revolution_solving_the_century-old_problem_of_multimodality\"><\/span>Revolu\u00e7\u00e3o da estrutura: resolvendo o problema centen\u00e1rio da multimodalidade<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>A inova\u00e7\u00e3o mais implac\u00e1vel do Janus-Pro \u00e9 dividir a codifica\u00e7\u00e3o visual em dois canais independentes.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 como equipar a IA com o olho da compreens\u00e3o e a m\u00e3o da cria\u00e7\u00e3o, de modo que o modelo n\u00e3o tenha mais dificuldades ao processar \"descri\u00e7\u00e3o de imagem\" e \"texto para imagem\".<\/p>\n\n\n\n<p>Sua maior inova\u00e7\u00e3o est\u00e1 em seu novo design de arquitetura unificada. Essa arquitetura consiste em tr\u00eas componentes principais:<\/p>\n\n\n\n<p>Autocodificador: como o modelo de idioma principal<\/p>\n\n\n\n<p>SigLIP-L@384: respons\u00e1vel pela codifica\u00e7\u00e3o da compreens\u00e3o da imagem<\/p>\n\n\n\n<p>VQ-VAE baseado no LlamaGen: para gera\u00e7\u00e3o de imagens<\/p>\n\n\n\n<p>Ao desacoplar a codifica\u00e7\u00e3o visual em caminhos independentes e, ao mesmo tempo, manter uma arquitetura de transformador unificada, o Janus-Pro resolve de forma engenhosa o conflito de fun\u00e7\u00f5es dos modelos anteriores no codificador visual.<\/p>\n\n\n\n<p>O @reach_vb aponta o principal avan\u00e7o na arquitetura:<\/p>\n\n\n\n<p>O modelo foi desenvolvido com base no DeepSeek-LLM-1.5b\/7b, usa SigLIP-L para processar entradas de imagem de 384\u00d7384 e desacopla o processo de codifica\u00e7\u00e3o por meio de caminhos espec\u00edficos da tarefa<\/p>\n\n\n\n<p>Esse design permite que o modelo alterne perfeitamente entre tarefas multimodais, mantendo uma \u00fanica arquitetura do Transformer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_strategy_the_evolutionary_path_to_three-step_success\"><\/span>Estrat\u00e9gia de treinamento: o caminho evolutivo para o sucesso em tr\u00eas etapas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>A equipe do DeepSeek adotou um processo de treinamento em tr\u00eas etapas cuidadosamente projetado:<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 1: Treinar novos par\u00e2metros no conjunto de dados ImageNet para estabelecer conex\u00f5es conceituais entre elementos visuais e lingu\u00edsticos<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 2: Introduzir um conjunto de dados h\u00edbrido multimodal para o ajuste fino completo dos par\u00e2metros<\/p>\n\n\n\n<p>Est\u00e1gio 3: Aprimorar os recursos de di\u00e1logo e acompanhamento de comandos por meio de ajuste fino supervisionado<\/p>\n\n\n\n<p>Ajustes inovadores tamb\u00e9m foram feitos na rela\u00e7\u00e3o de dados:<\/p>\n\n\n\n<p>Tarefa de compreens\u00e3o de imagens: 50% (um aumento significativo)<\/p>\n\n\n\n<p>Tarefa de gera\u00e7\u00e3o de imagens: 40<\/p>\n\n\n\n<p>Tarefa de texto: 10%<\/p>\n\n\n\n<p>A @iScienceLuvr aponta o segredo do treinamento:<\/p>\n\n\n\n<p>A propor\u00e7\u00e3o de tarefas de texto foi deliberadamente reduzida durante o terceiro est\u00e1gio de ajuste fino<\/p>\n\n\n\n<p>Isso for\u00e7a o modelo a concentrar sua capacidade de computa\u00e7\u00e3o na convers\u00e3o multimodal<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Performance_master\"><\/span>Mestre de desempenho<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Esse monstro \"vers\u00e1til\" est\u00e1 arrasando nas duas m\u00e9tricas principais!<\/p>\n\n\n\n<p>Os testes oficiais mostram que o Janus-Pro n\u00e3o apenas supera o modelo unificado anterior, mas pode at\u00e9 mesmo enfrentar modelos especializados, obtendo uma pontua\u00e7\u00e3o t\u00e3o alta quanto a do LLaVA na tarefa de compreens\u00e3o e superando o DALL-E 3 em qualidade de gera\u00e7\u00e3o!<\/p>\n\n\n\n<p>Com uma pontua\u00e7\u00e3o GenEval de 0,8, ele envergonha o SD3-Medium<\/p>\n\n\n\n<p>e uma pontua\u00e7\u00e3o DPG-Bench de 84,19, sua qualidade de cria\u00e7\u00e3o visual \u00e9 pr\u00f3xima \u00e0 de designers profissionais<\/p>\n\n\n\n<p>Isso se baseia em uma estrat\u00e9gia de treinamento de 72 milh\u00f5es de imagens sint\u00e9ticas e tr\u00eas est\u00e1gios de treinamento (treinamento de adaptador \u2192 pr\u00e9-treinamento unificado \u2192 ajuste fino supervisionado), que literalmente transformou o modelo em um \"mestre multimodal\".<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=YTNjN2M3NjFjMjUzNTMyMTYzMGI2NzU5MzRhYzc2NGNfdUlIMGx1NG5qWVFIcWVkb0NDQlRaM3BpM1N5akpWcWVfVG9rZW46VG9GNWI1a0tsb2NoVUl4S1gzQWNFUm5RblpiXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>A @dr_cintas postou uma compara\u00e7\u00e3o das medidas reais:<\/p>\n\n\n\n<p>Ao executar uma vers\u00e3o quantizada de 4 bits em um iPhone, a velocidade de infer\u00eancia \u00e9 de quase 60 tokens\/s<\/p>\n\n\n\n<p>A miniatura de 384\u00d7384 gerada pode realmente ler o texto da placa de licen\u00e7a<\/p>\n\n\n\n<p>No teste de benchmark de compreens\u00e3o multimodal, o Janus-Pro-7B demonstrou uma for\u00e7a surpreendente:<\/p>\n\n\n\n<p>POPE: 87.4%<\/p>\n\n\n\n<p>MME-PT: 1567.1<\/p>\n\n\n\n<p>MMBench: 79,2<\/p>\n\n\n\n<p>SEED: 72,1<\/p>\n\n\n\n<p>MMMU: 41,0<\/p>\n\n\n\n<p>MM-Vet: 50,0<\/p>\n\n\n\n<p>Em termos de gera\u00e7\u00e3o de imagens, o modelo obteve uma pontua\u00e7\u00e3o GenEval de 0,8 e uma pontua\u00e7\u00e3o DPG-Bench de 84,19, superando muitos modelos convencionais, incluindo o DALL-E 3 e o SD3-Medium.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"MIT_open_source_feel_free_to_play\"><\/span>C\u00f3digo aberto do MIT: sinta-se \u00e0 vontade para jogar!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Desta vez, o DeepSeek virou o jogo: a vers\u00e3o dupla 7B\/1B \u00e9 totalmente de c\u00f3digo aberto, e a licen\u00e7a MIT permite modifica\u00e7\u00f5es comerciais!<\/p>\n\n\n\n<p>O Hugging Face pode ser baixado imediatamente, e at\u00e9 mesmo a vers\u00e3o leve 1B pode ser executada localmente em um iPhone.<\/p>\n\n\n\n<p>O desenvolvedor @angrypenguinPNG fez uma demonstra\u00e7\u00e3o ao vivo:<\/p>\n\n\n\n<p>Digite \"future city night scene\" (cena noturna da cidade do futuro) e uma visualiza\u00e7\u00e3o de rua cyberpunk aparecer\u00e1 em segundos<\/p>\n\n\n\n<p>Aumente o zoom para examinar os detalhes da cena, e o modelo pode descrever com precis\u00e3o o gradiente das luzes de neon<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Practical_value_lowering_the_barrier_to_entry\"><\/span>Valor pr\u00e1tico: redu\u00e7\u00e3o da barreira de entrada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Para atender \u00e0s necessidades de diferentes cen\u00e1rios, o DeepSeek oferece duas vers\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-7B: a vers\u00e3o completa, com desempenho avan\u00e7ado<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro-1B: uma vers\u00e3o leve que pode ser executada diretamente no navegador<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NTFmYzY0NmFmOWU5YWNkMThlNzBkNjI1YzgyZGZhMThfRUYzZ1BjR2RUYzZkckdFYjloc2tlOUw4dEtSQ2Nqb01fVG9rZW46RDNodGJxeEppb29WU1R4ajdjdWNsZXJwbmRkXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Ambas as vers\u00f5es foram de c\u00f3digo aberto na plataforma Hugging Face e lan\u00e7adas sob a licen\u00e7a MIT, para que os desenvolvedores possam us\u00e1-las e modific\u00e1-las livremente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/rmy9ct2fln.feishu.cn\/space\/api\/box\/stream\/download\/asynccode\/?code=NWRhMjEwYjQ0MDQ5ZmE1ZTM0MjBmMzk1ZWM2OWRlYTBfRUJ4S2pIU1dmSG9GaGRTUURJanhxT1ZEQTFkRmU0ZlFfVG9rZW46QUdCUWJ6N2V0b2NoYXh4V2ppamNRRzVNbktjXzE3MzgwNTEzNzM6MTczODA1NDk3M19WNA\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"DeepSeeks_comprehensive_breakthrough\"><\/span>O avan\u00e7o abrangente do DeepSeek<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Agora, a pergunta mais empolgante \u00e9: quando a compreens\u00e3o e a gera\u00e7\u00e3o n\u00e3o precisarem mais de dois modelos separados, a arquitetura de aplicativos de IA existente ser\u00e1 interrompida coletivamente?<\/p>\n\n\n\n<p>Aqueles que ainda t\u00eam dificuldades com aplicativos de modo \u00fanico devem considerar o desenvolvimento de aplicativos colaborativos para os c\u00e9rebros esquerdo e direito.<\/p>\n\n\n\n<p>Afinal de contas, um modelo que pode ser reproduzido simultaneamente com texto e gr\u00e1ficos \u00e9 a verdadeira personifica\u00e7\u00e3o da multimodalidade.<\/p>\n\n\n\n<p>Vale a pena observar que o lan\u00e7amento do Janus-Pro \u00e9 apenas um de uma s\u00e9rie de grandes descobertas recentes do DeepSeek:<\/p>\n\n\n\n<p>A Perplexity integrou o modelo DeepSeek R1 para pesquisa profunda na Web<\/p>\n\n\n\n<p>A vers\u00e3o destilada do DeepSeek R1 atinge uma velocidade de infer\u00eancia local de 60 tokens\/s no iPhone<\/p>\n\n\n\n<p>O DeepSeek AI Assistant chegou ao topo da lista de aplicativos gratuitos da App Store<\/p>\n\n\n\n<p>e demonstrou um desempenho de infer\u00eancia extremamente r\u00e1pido na plataforma Groq.<\/p>\n\n\n\n<p>Essas conquistas demonstram a for\u00e7a abrangente do DeepSeek no campo da IA, e o progresso inovador do Janus-Pro abriu novas dire\u00e7\u00f5es para o desenvolvimento da IA multimodal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Janus_pro_Related_links_and_documents\"><\/span>Janus pro Links e documentos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Endere\u00e7o do projeto:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Reposit\u00f3rio do GitHub<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus\/blob\/main\/janus_pro_tech_report.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Relat\u00f3rio t\u00e9cnico<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Downloads de modelos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-7B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-1B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Janus-Pro-1B<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Experi\u00eancia r\u00e1pida:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/janusai.pro\/pt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Sem implanta\u00e7\u00e3o, gratuito, uso on-line janus pro<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Documenta\u00e7\u00e3o de refer\u00eancia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/deepseek-ai\/Janus?tab=readme-ov-file#3-quick-start\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Guia de in\u00edcio r\u00e1pido<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/organizations\/deepseek-ai\/activity\/all\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Evento oficial do DeepSeek<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, gostar\u00edamos de dizer: O nome da empresa de Sam Altman, a torta que ele pintou e o caminho que ele pensou parecem estar sendo passados para essa empresa chinesa movida pela curiosidade, que continuar\u00e1 a explorar em profundidade os limites da intelig\u00eancia!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Explos\u00e3o! Presente de Ano Novo Chin\u00eas da DeepSeek - uma explica\u00e7\u00e3o detalhada do modelo multimodal Janus-Pro O mais recente modelo Janus-Pro da DeepSeek conecta diretamente os \"c\u00e9rebros esquerdo e direito\" da IA multimodal! Esse assassino de duas faces, que pode fazer simultaneamente a compreens\u00e3o de imagens e textos e a gera\u00e7\u00e3o de imagens, est\u00e1 reescrevendo as regras do setor com sua estrutura desenvolvida por ele mesmo. 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