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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2025-09-26 18:20:41 作者：狼叫兽 🤔感谢热心网友西窗旧事与会弹琴的九号提供的信息线索。 9🌟月26日，执行中国第15次北冰洋科学考察任务的“雪龙2”号极💯地科考破冰船顺利返回上海。本次科考任务取得重要突破，在“雪龙😀2”号的支持下，“深海一号”搭载“蛟龙”号载人潜水器成功实施💯我国载人深潜在北极冰区的首次下潜，标志着我国在深海进入能力与🌟深海探测技术水平方面持续提升。 “蛟龙”号是我国自主研😀制的7000米级载人潜水器，已累计下潜超过300次。今年3月🤗，该潜水器完成了电源动力、推进、液压、电气、观通等关键系统的⭐升级改造。其中，推进器桨叶由3片增至4片，通过结构优化提升了😍动力效率，使最大航速从每小时2.5海里提高至3海里以上，同时🤯实现了核心装备的国产化目标。 此次北冰洋科学考察由自然😂资源部组织实施，共动用“雪龙2”号、“极地”号、“深海一号”😜和“探索三号”四艘科考船联合开展，是我国迄今规模最大的一次北🔥冰洋综合科学考察。 初步研究成果显示，北极部分海域的底⭐栖生物密度、多样性以及个体体型在几十至上百公里范围内存在显著❤️差异。这一发现为深入理解极地深海底栖生物的空间分布特征，评估😊气候变化对深海生态系统的影响提供了重要的科学依据。 返回搜狐😢，查看更多