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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中国正在悄悄贬值的不是房子，也不是人民币，而是这三样你以为“🔥最安全”的东西 这几年，很多人天天盯着房价波动、人民币🥳汇率起落，却忽略了真正正在加速“缩水”的，其实是生活中最贴身😆、最日常、最根深蒂固的那几样东西。 它们不在财经新闻头😁条，却在你我的生活里，悄无声息地跌了价、失了效、甚至没人再要🥳。 今天，我们不谈房，也不谈币，来聊聊这3样正在以惊人🤔速度贬值的“隐形资产”—— 一、学历：不再是通往上层的🥳“门票” 十年前，研究生意味着精英、未来、优先录用。 😎 十年后，研究生成了“毕业失业大军”的主力。 数据😢摆在眼前： 2024 年，硕士报考人数高达 438 万😘，录取了 124 万，但就业岗位并没随之增加。 越来越😜多的文科硕士进工厂、送外卖、做短视频，“高学历”不再等于“高😁价值”，反而成了很多人延迟就业的“缓冲带”。 企业不再🙄迷信文凭，高管直接说：“研究生，只说明你还不敢早点就业。” 😢 为什么学历贬值了？ 教育扩招 → 学历通货膨胀 🌟 企业偏好实战经验 → 文凭沦为“筛选器” 技术更迭太快 💯→ 学校教的，职场早淘汰 📌 现实结论： 学历是🌟标配，能力才是硬通货。别把读书当护身符，把它当工具才是真本事😍。 二、白领技能：越来越像“旧手机功能键” 曾经😎会写PPT、做会议纪要、跑流程，是稳定、体面的象征。 😴现在，AI 一出，文职和中层管理岗位成了被“率先优化”的对象👏。 2024 年，某保险公司裁掉了 30% 的行政人员😜。理由简单粗暴：“ChatGPT 能干，干得比人快、还便宜。🚀” 而大量35岁+的中层管理者，正处于“上不去、下不来💯”的结构性尴尬。 小公司干脆取消中层，老板直连员工，“😘扁平化”成为主旋律。 这些岗位为啥贬值这么快？ 🤗重复劳动 → AI 的最爱 流程导向 → 没有稀缺性 企😢业生存压力 → 精简组织架构 📌 现实结论： 靠😢“勤奋+流程”的白领思维正在被淘汰。 下一个时代，比的😊是“解决问题+能创营收”。 三、“面子型消费”：一夜跌🚀价，比股票还快 你是否也有过这样的经历？ 当年 😡3000 元买的轻奢包，如今闲鱼上挂 800 元都没人问。 😍 Coach、MK、Furla 等品牌，统统跌到原价 3😜0% 以下。潮鞋、海淘、美妆卡、健身卡，统统在“掉价清单”上😘。 年轻人集体“消费降级”，不再追求品牌 logo，反💯而去拼多多、1688 上找性价比平替。 曾经是身份象征😊的东西，现在变成了社交负担。 为啥这些面子消费贬值？ 🌟 经济压力下，“实用主义”主导审美 品牌信仰崩塌，性价👏比成主旋律 炫耀式消费反噬，“低调”更受欢迎 📌 现😀实结论： 消费不再是社交货币。真正值钱的，是你构建出来👏的个人价值感。 那我们该怎么办？ 别等了，别怀念😁了，该行动了。 学历贬值？就用能力“开差距” 能解决❤️问题、能带团队、能拿结果的人，哪怕没名校背景，一样站得稳。 😂 技能贬值？就向“AI无法替代”的能力靠拢 比如：谈判、共👍识、用户洞察、战略判断、复杂协作……机器搞不定，人类才值钱。😉 消费贬值？就把钱花在自己身上 投资健康、思维、影响力、😎长期价值，而不是标签、炫耀、别人眼光。 写在最后： 😍 2020到2025年，我们看到太多“看起来不会变”的东西😉，迅速失效。 学历不值钱了，文职岗位被AI替代了，面子🤗消费掉价比房子还快了——你还能相信什么？ 相信你自己不😎断成长的能力，相信你打造个人护城河的勇气。 真正的资产💯，从来不是房子，不是币，不是银行余额，而是你是否能： 🙄跟得上变化，抓得住机会，站得稳脚跟。 🔁 如果你也有类😡似体会，欢迎转发、收藏、分享给身边的朋友。 📩 评论区🤩聊聊：你觉得还有什么正在悄悄贬值？我们一起看看这个时代最真实😘的“价值流变”。返回搜狐，查看更多