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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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)

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2025-10-09 09:20:37 作者:狼叫兽 🚀2025年10月9日,全球最大的代码托管平台GitHub于近💯日发布公告,宣布上线“通过Apple登录”功能,进一步优化i🌟OS开发者的账户注册与登录体验。此举继此前引入谷歌登录之后,😂再次拓展了第三方身份验证选项,旨在为苹果生态系统用户提供更便🙄捷的访问方式。 官方表示,此次更新主要面向广大的iOS😡开发者以及长期使用苹果服务的用户群体。借助用户已有的Appl🌟e ID,可实现对GitHub账户的一键注册与快速登录,大幅😊降低新用户注册门槛,并简化现有用户的日常登录流程。 新🚀用户在注册时,可直接选择“通过Apple继续”选项,经过授权😅后即可快速创建GitHub账户,无需手动填写个人信息或设置独🎉立密码,显著提升了注册效率。对于已经拥有GitHub账户的用🥳户,系统支持将Apple ID关联的邮箱地址添加至现有账户并🎉完成验证。绑定成功后,即可使用Apple ID直接登录,摆脱😅记忆额外密码的负担。 尽管社交账号登录带来了更高的便利⭐性,平台仍强调账户安全的重要性。官方指出,采用“通过Appl😉e登录”可在一定程度上减少因密码重复使用或泄露引发的安全风险💯。然而,为确保账户获得更强保护,平台建议用户主动启用双因素认👍证。 双因素认证作为一种增强型安全机制,要求用户在登录🤗时提供两种不同形式的身份凭证:除常规的账号凭证外,还需配合手😆机验证码、生物识别或其他可信设备进行二次验证。即便Apple🥳 ID本身遭到泄露,攻击者在缺少第二重验证手段的情况下,依然😢无法访问用户的GitHub账户。平台呼吁所有用户积极开启此项😍功能,以全面提升账户安全性。 返回搜狐,查看更多

发布于:邹平市
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