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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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
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