DeepSeek,打破历史!中国AI的“Nature时刻”
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😴一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😍R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发😢大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na👏ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的❤️主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认😆可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大😘模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek🤯打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😁自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😢缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😎有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。👏 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D👍eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🔥平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😊,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R😀1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🌟的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方🤩法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度🙄和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep🥳Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep😴Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器👍学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论🌟文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😍种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🌟e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,😍不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细😊节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,🙌提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行👍了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R😁1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8🤔0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的🤯总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30😢万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可🥳谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🤔”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😅然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门🤯的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型👍输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O🥳penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型🥳来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🎉 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D👏eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对🌟于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2😆的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有🤔关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D😅eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈👍向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍😉,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😡时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短😜时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新😁模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🌟1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🚀上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🔥强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🙌ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代👍国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😜理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表😘态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指❤️出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤩其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟🚀制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,😢DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale🤯参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”🙌的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多🔥拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😁换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:🙌万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ🤯e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😀内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😡行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助🚀理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🌟pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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9月17日,在“华为坤灵,助力中小企业跃升智能化”发布会上,😢华为常务董事汪涛发布了“4+10+N”中小企业智能化方案,以🥳一站式场景化方案助力中小企业打通迈向智能世界的“最后一公里”😅。 AI已经从企业的辅助工具,逐步深入到企业的核心生产😊系统,正在重构企业的产品服务模式、商业模式、工作模式等,成为🚀企业发展的主引擎。但部分中小企业由于在智能化认知、技术能力和😆应用落地等方面面临的挑战,大量需求被挡在了AI的高技术门槛之😅外。 为此,华为将过去的产品分销模式升级为一站式场景化😢方案的分销模式,推出华为坤灵“4+10+N”中小企业智能化方👏案。“4”即是基于企业生产经营活动中息息相关的智能办公、智能🤔商业、智能教育、智能医疗4大核心场景;“10”即是10大一站😢式场景化方案,包括中小企业办公、智能酒店、数字诊疗平台、智能😊互动教室等;“N”即是围绕四大场景定义的系列化明星产品,本次😊华为发布了26款针对分销市场的明星产品,包括集路由、交换、W🌟i-Fi 7、VPN等多功能于一体的企业级无线路由器AR18😎0产品,融合了AI会议、智能音幕、智能应用的IdeaHub等⭐产品,为四大场景提供全系列产品支撑。 汪涛表示,华为坤🙄灵一站式场景化方案,在方案开发、销售赋能、交付服务上进行全面😜升级,赋能伙伴,普惠中小企业客户。在方案开发上,通过产品智能🌟化,方案预集成和预验证,多产品组合协同,实现像搭积木一样简单💯灵活组合方案;在销售赋能上,通过一站式资料获取、方案体验、场😊景化配单,降低工程商和客户在产品选型、方案设计上的复杂度;在❤️交付服务上,实现统一安装、统一网管、统一客服,让客户快速获取🤯智能化技术,让工程商交付无忧。 同时,华为还面向中国分😎销伙伴发布“百&万计划”,发展100家分销钻石伙伴,从单产品😂授权扩展至全产品授权,以及10000家精英工程商,面向最终用😘户提供场景化方案及服务,使能工程商更高效服务用户,全面助力中😉小企业跃升智能化。 文/北京青年报记者 温婧返回搜狐,😅查看更多
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