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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晨报讯(通讯员 沈科达 南京晨报/爱南京记者 黄燕)9月29😎日,溧水石湫街道组织2025年度“军事日”活动,街道领导班子🥳、相关科室负责人及各村(社区)书记共35人参与,通过“专题讲😘座+现场教学”沉浸式接受国防教育,切实提升党政干部国防观念与😢履职担当。 当日14时,“国防教育专题讲座”在大金山道❤️德讲堂开讲,由街道党工委委员、人武部部长毕文文主持。活动特别😂邀请陆军工程大学蒋斌教授(军事学博士、政治学博士后),以“地🙄缘战略对国家安全的影响”为主题授课。蒋教授结合全球地缘格局演🥳变、我国周边安全态势,剖析典型案例并解读国防政策法规,让在场😡人员深刻理解“国无防不立、民无兵不安”,为后续学习夯实理论基😢础。 现场教学环节,全体人员先走进党史馆,通过文献、影😆像与实物,重温党领导人民军队的光辉历程,感悟革命先辈的爱国情😡怀与斗争精神;随后参观雷锋馆,“螺丝钉精神”与“全心全意为人🥳民服务”的事迹引发共鸣,干部们表示将把雷锋精神融入基层服务与🤗民生保障。此外,大家还参与轻武器射击,严守纪律规范,在实践中🥳强化国防认知。 此次“军事日”活动以“理论+实践”落实🤔国防教育要求。下一步,石湫街道将持续深化国防教育,推动党管武😍装与基层治理深度融合,为辖区高质量发展筑牢安全屏障。 返回搜🎉狐,查看更多

发布于:邹平市
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