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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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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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)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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上证报中国证券网讯(记者 刘怡鹤)10月9日,天兵科技官微宣😅布,近日公司已完成近25亿元人民币Pre-D轮和D轮新增融资🙌。两轮融资由国裕高华、济钢集团、东方资产、申万投资、中银资产😀、贵阳工业发展基金、北交联合、湖南盛力投资、湖南高新纵横、青😡水慧星等多家知名机构共同完成。本轮融资将主要用于火箭及发动机😁批产备产备料、新一代发动机与火箭研制。 天兵科技是我国🤔商业航天领域领先开展新一代液体火箭发动机及中大型液体运载火箭😊研制的高新技术企业。2023年4月,天兵科技自主研发的天龙二🙌号中型液体运载火箭首飞成功。2025年9月,天兵科技在山东海😡阳东方航天港完成天龙三号大型液体运载火箭一级动力系统全系统海😀上试车,刷新了国内商业航天液体火箭发动机推力纪录。返回搜狐,👍查看更多

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