距离“九·三”阅兵的正式举行还有不到两个月的时间，尽管准备工😜作依然充满神秘感，但从目前的情报来看，某些大规模的动员和准备😎活动已经透露了一些线索。虽然这些信息仍然相当模糊，但各兵种的❤️联合演练和展现出的高水平装备，依旧让人震惊不已。与十年前的东🤗风-21D、六年前的东风-17不同，这次的亮点将不止一两件新😘武器，而是一整批令人目不暇接的先进装备。 ▲过去新武器💯曝光较少，亮相装备的数量远不如这次 近年来，高超声速武⭐器成为全球的热议话题。伊朗最近成功发射的高超声速导弹，突破了🌟“爱国者”和“萨德”系统的层层防线，精准击中了以色列的军事目😂标。这一举动让世界刮目相看。与此同时，美国军方在高超声速技术😊的投入也不容忽视，现有的陆基“提丰”、空基B-1B挂架、海基😢“弗吉尼亚”核潜艇及DDG-1000驱逐舰都在为这一技术做准🥳备。然而，美军的各种高超声速武器虽然投入大量资金，却始终没有🙌取得突破，直到今天依旧没有任何实际的成果。国内则已有东风-1😂7高超声速导弹服役，此外还具备海空兼用的鹰击-21系统，与俄🔥罗斯的“匕首”和“锆石”导弹一同，处于全球第一梯队。 😂▲B-1B轰炸机正在进行改装，以适应携带高超声速导弹的需求 🙄 不过，东风-17的射程仅为1000公里左右，未能覆盖第😎二岛链，而鹰击-21则是在弹道导弹基础上进行改进，性能有所欠🌟缺。这两个系统只能代表六年前的国内技术水平。那么，如果在这一💯领域积累了深厚经验的中国，能否带来新的惊喜呢？东风-17的气⭐动设计十分优秀，射程问题也并非无法解决。通过加装二级推进装置🤩，理论上可以轻松扩展其射程，这一技术改进的难度并不大，只需要💯多一些时间来实现。 ▲东风-17射程扩展的技术改进并不😎复杂，未来有望实现 在俄乌战场，无人机的广泛应用彻底改👍变了战场格局。无论是主战坦克、步兵战车，还是后方火力支援的卡😍车炮、自行火炮，都在无人机的强大威胁下不得不作出反应。俄罗斯😍将朝鲜的170毫米火炮投入战场，表面上是因为需要增加火炮的射🔥程，然而这一决策也反映了在无人机蜂群的威胁面前，射程更远的火👏炮能提供更大的生存空间。中国对无人机蜂群的重视，远远领先其他😊国家，因而开发出了激光和微波反无人机武器系统，这些技术和武器😴体系的出现，也为未来新型载具和火炮的设计提供了启示。 😴▲99A主战坦克已经服役多年，未来是否会迎来更强的替代品值得🙄关注 国产防空导弹系统，一直被认为是中国军工的薄弱环节❤️。红旗-9、红旗-16和红旗-22等中远程地空导弹系统的表现🤯，虽然取得了阶段性的进展，但在与美俄的防空系统对比时，仍显得😢较为逊色，尤其是在反导技术的缺乏方面让人担忧。然而，随着红旗🌟-19的亮相，红旗-9BE和红旗-16FE在巴基斯坦成功迎战😡“布拉莫斯”和“斯卡普-EG”导弹，证明了中国防空/反导技术💯已经进入新的阶段。对于传闻中即将替代红旗-22的新一代反导系😅统，外界期待已久，但该装备仍未露面。 ▲国产防空武器的🤗进步显著，但这仅仅是冰山一角，更多先进技术还未曝光 有😁美国媒体曾报道称，中国海军的核潜艇已经装备了新一代的“巨浪-🔥3”导弹，这一武器甚至被认为是取代东风-41的战略威慑主力。😂显然，在诸如航母、驱逐舰、战斗机等领域，中国的军事发展突飞猛😜进，尤其是在2019年以来的进步速度令人震惊。这些突破不仅体🥳现了国产军工整体水平的提升，也意味着那些未公开的领域，可能同🌟样取得了重大进展。 ▲东风-41导弹虽然服役已久，但其🌟技术仍然保持强大的战略威慑能力 举个有趣的例子，俄乌战😅场的无人机产量虽然突破百万架，但能真正作为远程攻击武器使用的👏却只有几万架。俄罗斯媒体曾根据这一数据推测中国无人机的潜力，😀但结果遭到广泛讽刺。经过讨论，大家的分歧主要集中在无人机的产😍量上，究竟是百万架，还是千万架。事实上，俄乌冲突持续了三年，😎俄罗斯最多动用了600多架无人机，而中国凭借强大的工业能力，😂经过六年进步，取得的成就远超外界的预期。 总的来说，尽😘管许多新型武器仍处于保密阶段，但从已有的公开信息来看，中国军👍工的进步速度和规模，都已经达到了前所未有的水平。这不仅让人对😉即将到来的“九·三”阅兵充满期待，也让外界对未来的全球军事格😎局产生了浓厚的兴趣。 返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

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)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

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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