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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规模2520亿澳元的澳大利亚未来基金宣布,已适度减持美国资产⭐转投德日,同时增持包括黄金在内的大宗商品,并称将密切关注特朗😆普对美联储的施压行动。 澳大利亚规模达2520亿澳元(💯约合1660亿美元)的主权财富基金——未来基金(Future🤩 Fund)表示,已削减在美国市场的敞口,并正密切关注美国总🚀统特朗普对美联储的施压行动。 未来基金宣布其截至6月的❤️年度回报率达12.2%,是政府设定的6.1%的目标的两倍。首😍席执行官拉斐尔·阿恩特(Raphael Arndt)于周二接🙄受电话采访时告诉记者,美国资产仍是该基金最大持仓类别,但市场🚀波动和政治不确定性已促使其削减了美国资产敞口。 阿恩特😆指出,此次“适度减持美国市场资产”是“为实现投资组合多元化而🙌进行的调整”,目的是将资金转向德国、日本等估值相对更具吸引力💯的市场。 阿恩特说:“我们最感兴趣的地区是欧洲大陆,尤😅其是德国,该国政府已经宣布了一些刺激和投资经济的措施....😅..多年来,我们一直在把资金转移到日本,这两个市场似乎都比美👍国或澳大利亚股市便宜。” 阿恩特认为,特朗普对美联储的⭐一系列攻击——包括试图解雇美联储理事莉萨·库克(Lisa C😍ook)、呼吁降息等,目前尚未影响到美联储的独立性。 😎“我们正密切关注此事。我认为这一问题至关重要,但目前来看,美😅联储似乎仍在独立运作,”阿恩特表示,“这是当前极具关注度的话❤️题——不仅我们在关注,许多对冲基金经理现在也在重点关注。” 😁 此前,澳大利亚主要养老金机构对此事持不同观点:澳大利亚🎉超级养老金(AustralianSuper)的首席投资官上周😎淡化了相关担忧,而澳大利亚退休信托基金(Australian😡 Retirement Trust)则部分因特朗普对美联储的😜施压,已减持美国国债持仓。 根据周二发布的最新数据,未👏来基金约三分之一的投资组合配置于发达市场和新兴市场股票,其中😍有651.3亿澳元投资于发达市场,占该基金总投资的四分之一。🙌这一数字高于2024年同期的468.3亿澳元。该基金本年度1😍2.2%的回报率,超过了上一年度9.1%的收益水平。 🚀阿恩特指出,尽管市场存在波动,股票资产仍实现了稳健回报。他补😍充称,基础设施类资产表现“异常出色”,对冲基金投资组合也录得🤔强劲收益。 阿恩特还表示,未来基金已增持澳元计价资产,🙌以“应对通胀和汇率波动风险”。 澳大利亚政府去年更新了❤️未来基金的投资授权,要求该基金考虑加大对住房、能源、基础设施😆项目等“国家重点领域”的投资。 阿恩特称,未来基金还在😅“多元化配置发达市场货币及大宗商品(包括黄金)的敞口”。返回🤩搜狐,查看更多
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