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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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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新华社北京9月23日电题:智慧监测、科学救治:传染病防治新法😂新在哪? 新华社记者徐鹏航、顾天成 传染病防治工🤯作事关公共卫生安全,事关守护人民健康。今年9月1日起,新修订🥳的《中华人民共和国传染病防治法》正式实施。 新法有哪些🤯新看点?下一步建强防治体系怎么做?国家疾控局23日召开新闻发😀布会,进行相关解读。 加强传染病监测预警 监测预⭐警和疫情报告是防范化解重大疫情风险的关键所在。发布会公布数据😁显示,目前,我国传染病网络直报系统已覆盖8.4万家医疗卫生机🤯构,是全球规模最大的传染病报告系统。 新法要求,建立重🙄点传染病以及原因不明的传染病监测哨点,拓展传染病症状监测范围😡;建立智慧化多点触发机制,增强监测的敏感性和准确性。 😢“我们聚焦规范化、多源化、智慧化,全力提升传染病监测预警能力👍。”国家疾控局监测预警司司长焦振泉介绍,为贯彻落实传染病防治🔥法,我国计划到2030年建成多点触发、反应快速、科学高效的传😀染病监测预警体系。 在疫情报告方面,新法进一步明确了报😊告时限和方式。对于新发和突发原因不明传染病等,要求相关机构须😁在2小时内进行网络直报,疾控部门及时核实并逐级上报。 😀当前,我国正在全国二级及以上医疗机构安装传染病智能监测预警前🙌置软件,加强医防信息系统互联互通,实现确诊病例一键报告、阳性👏病例提醒报告和涉疫信息自动捕获。 下一步,国家疾控局将🤯修订传染病报告规则和传染病信息报告管理规范,建立传染病报告激😅励机制,推动建设法定报告和主动监测相结合的监测报告模式。 🥳 建立健全重大传染病疫情医疗救治体系 传染病医疗救治😢,是疫情处置的“生命防线”。国家卫生健康委法规司副司长、一级🎉巡视员龚向光介绍,新法要求,建立健全重大传染病疫情医疗救治体😢系,建立由传染病专科医院、综合医院、中医医院、院前急救机构、😍临时性救治场所、基层医疗卫生机构、血站等构成的综合医疗救治体😁系,对传染病患者进行分类救治。 同时,支持和鼓励开展传🥳染病防治的科学研究,鼓励传染病防治用药品、医疗器械的研制和创🌟新,对防治传染病急需的药品、医疗器械予以优先审评审批。 🌟 预防接种是预防和控制传染病最经济最有效的手段。传染病防治法🚀规定,国家实行免疫规划制度,政府免费向居民提供免疫规划疫苗。💯 国家疾控局规划财务与法规司司长李正懋介绍,近年来,我🤩国优化调整了脊灰疫苗、麻腮风疫苗、百白破疫苗等免疫程序。 🚀 他表示,下一步,国家疾控局将会同有关部门,逐步优化调整国🔥家免疫规划疫苗种类和免疫程序,为公众提供更加全面的健康保障。😎 制定突发原因不明传染病应急预案 新修订的传染病👏防治法明确,国务院有关部门、地方人民政府制定重点传染病和突发😜原因不明的传染病预防控制应急预案,并规定县级以上人民政府疾病🤔预防控制部门应当根据有关传染病预防控制应急预案定期组织开展演😁练。 中国疾控中心副主任李群介绍,国家每年举办“铸盾”⭐国家级传染病疫情应急演练,建立常态化演练机制。此外,将健全省⭐级传染病疫情防控应急物资储备体系,以有效应对各种紧急情况。 🥳 “传染病疫情防控,一方面要控制疫情扩散蔓延以维护社会公🤩共利益,另一方面也要保障公民合法权利。”全国人大常委会法工委🙄行政法室副主任宋芳介绍,新法明确,传染病预防、控制措施应当与😊传染病暴发、流行和可能造成危害的程度、范围等相适应;在传染病🌟防治中依法开展个人信息处理活动,采取措施确保个人信息安全。 😁 做好传染病防治工作,离不开每一位公民的支持和配合。新法😆明确,中华人民共和国领域内的一切单位和个人应当支持传染病防治🙌工作,不得以任何方式故意传播传染病。个人应当学习传染病防治知😜识,养成良好的卫生习惯,培养健康的生活方式。返回搜狐,查看更😴多

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