继波兰后，罗马尼亚声称一架俄无人机进入罗马尼亚领空，这无疑更让东欧国家神经紧绷…… 罗马尼亚国防部长上周日表示，一架俄罗斯无人机进入了罗马尼亚领空，并被其空军跟踪了近一个小时后才离开，他谴责莫斯科在一周内第二次侵犯北约领土。 这起事件发生在大约19架俄罗斯无人机群进入波兰领空三天之后，那次事件促使北约战斗机将其击落，并成为自俄乌冲突全面爆发以来北约与莫斯科之间爆发的最严重的事件。波兰事件已促使北约启动一项新行动，以加强其东翼防御。 罗马尼亚国防部长约努茨·莫什泰亚努（Ionuț Moșteanu）表示，该国空军上周六跟踪了一架俄罗斯制造的“天竺葵”无人机飞越该国东部。“罗马尼亚谴责俄罗斯威胁地区稳定的鲁莽行为，”这位部长说。“我们将与北约盟友一道，保持警惕，并准备好保卫盟国领空的每一寸土地。” 在上周日的一份单独声明中，莫什泰亚努表示，政府分析了局势并听取了与该无人机交战的F-16编队飞行员的简报，但决定不将其击落。“飞行员有击落无人机的许可，在进行直接接触时，他们评估了附带风险，并决定不开火，”他说。“这是一个专业和负责任的决定。” 名为“东方哨兵”（Eastern Sentry）的北约新任务已于上周五晚间开始，将持续一段时间，参与的国家包括丹麦、法国、德国和英国。 莫什泰亚努说，“罗马尼亚军队将继续其准备和供应计划，而北约秘书长马克·吕特上周五宣布的‘东方哨兵’倡议将有助于增强东翼的防御和威慑能力。” 大多数欧洲国家将俄罗斯侵犯北约国家领空的行为视为莫斯科的直接挑战，但美国曾质疑俄罗斯此举是否是故意的。美国总统特朗普曾暗示波兰事件“可能是一次失误”，这引来了波兰总理图斯克的尖锐反驳，他上周五在X平台上写道：“我们也希望对波兰的无人机攻击是一次失误。但它不是。我们知道这一点。” 捷克外交部长扬·利帕夫斯基（Jan Lipavský）上周日表示，罗马尼亚事件强化了俄罗斯侵犯北约领空并非意外的看法。“俄罗斯在继续挑衅，”利帕夫斯基在X平台上写道。“现在是罗马尼亚。我不相信俄罗斯的‘失误’。作为北约盟友，我们保持警惕。俄罗斯必须为其对北约的挑衅付出具体代价。这就是为什么（捷克）支持对（俄罗斯）实施进一步制裁。” 俄罗斯对靠近罗马尼亚与乌克兰边境多瑙河三角洲的乌克兰设施的攻击，已使罗马尼亚感到警惕。这些攻击偶尔会导致无人机或残骸落在罗马尼亚领土上，但在上周六之前，这个黑海国家还未曾应对过无人机在其领空持续存在的情况。返回搜狐，查看更多

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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