• KTransformers推出基于英特尔芯片的DeepSeek-R1/V3，性能飙升28倍！ 大家好，我们是 KTransformers 团队（以前因为做了一个叫 DeepSeek-V2 的
  • DeepSeek 可能会带火中国的芯片行业，让中国芯片进入一个超速发展时期： DeepSeek V3 从一开始就能在华为的 昇腾 Ascend 芯片上跑推理。华为的 910C 芯片（能匹配英伟达的 H100 ）既可以用来训练，也能用来推理。 英伟达厉害的地方在于它的 CUDA（软件加生态系统），华为
  • 中国消费级 GPU 制造商现已开始支持在[b]本地系统上运行[/b] DeepSeek 的 R1 LLM 模型，加入全球 AI 竞赛。 你的下一个家庭AI实验室可能有 48GB 的中国卡。 摩尔线程和百度昆仑的中国GPU现在完全能在普通电脑上运行DeepSeek的AI模型了。摩尔线程是一家专注于GP icon
  • DeepSeek R1 Distilled Reasoning 模型通过“思路链推理”来仔细分析复杂的问题。它们不会马上给出答案，而是先花时间生成一系列的“思考”步骤，这通常需要内部处理几 icon
  • DeepSeek 的出现是否意味着前沿 LLM 开发不再需要大规模 GPU 集群？ 简单来说：不是的。虽然 DeepSeek 的 V3 模型通过一些非常厉害的优化技术，让 GPU 的使用效率变得更高了，但这并不意味着像 Google、OpenAI、Meta 和 xAI 这些公司之前花大钱搞的大规模 icon
  • 1865年，威廉·杰文斯发现，尽管蒸汽机效率提升，英国的煤炭消耗却呈指数级增长。这一现象被称为“[b]杰文斯悖论[/b]”：技术进步并未减少资源消耗，反而因应用范围扩大而增加了需求。类似的情况可能正在NVIDIA身上上演。尽管AI模型如DeepSeek-R1的效率不断提升，但这未必会减少对NVIDI icon
  • 英伟达新博客文章：LLM生成的GPU内核显示了FlexAttention的加速。前有[url= 他们把r1放在一个循环中15分钟，它产生了：“在某些情况下比熟练的工程师开发的优化内核更好” 有网友表示：这 icon
  • DeepSeek极端榨取硬件性能，看起来不同寻常！[b]推理和训练之间最大的区别之一是通信需求。[/b] [b]1、对于推理：[/b] 芯片之间不需要太多通信。你可以把它想象成普通的[url= Nvidia、AMD、Intel 等不同品牌的硬件，就像 Azure 现在为 OpenAI 等大 icon
  • 最近中国AI创业公司深度求索（DeepSeek）火了，他们搞的DeepSeek 3模型用更少的电脑算力就达到了和OpenAI差不多的水平，还省了好多钱。这下子好多投资人慌了，担心这会影响英伟达（NVIDIA）卖高端显卡的生意——毕竟现在训练AI都得用他们的顶级显卡。 不过这种担心有点太着急了，我给你 icon
  • 忘记 TikTok：美国可能需要禁止 DeepSeek-V3！ Scale AI 公司的老板 Alexandr Wang 说，过去十年里，美国在人工智能（AI）比赛里可能一直比中国厉害，但到了圣诞节那天，情况变了。他的公司给 OpenAI、谷歌这些大 AI 公司提供训练数据。 他还提到 Meta 公 icon
  • AI智能三个发展规律：资源驱动、成本骤降、经济价值飙升。 OpenAI山姆奥特曼最近认为：工智能的规模定律将保持不变，“没有理由在不久的将来停止指数级增加投资”！ [b]1. AI智能与资源的关系[/b] AI模型的[url= icon
  • 从破解CUDA到端侧推理模型，DeepSeek如何颠覆AI领域，挑战科技巨头垄断？ [b]1、为何DeepSeek能破解CUDA？[/b] 据传：英伟达只是限制了GPU的硬件功能，但它的软件CUDA并没有改。所以，当DeepSeek用被“阉割”的GPU运行CUDA时，就会遇到各种奇怪的bug。 而正 icon
  • 上周五下午，杰弗里·伊曼纽尔在布鲁克林的家里开始写一篇[url= icon
  • 英伟达股价周一下跌17%，原因是投资者担心这家中国公司与OpenAI等竞争对手相比，使用的英伟达芯片远少于美国公司。但DeepSeek周一也在努力适应新用户的涌入，数次出现网络瘫痪，无法访问。 英伟达达周一表示，中国的人工智能公司DeepSeek的进步证明了他们的芯片对中国市场很有用，而且未来会需要 icon
  • 华硕全新推出的顶级显卡：ROG Astral GeForce RTX 5090 OC！这是华硕新创立的ROG Astral系列第一弹，定位比大家熟悉的ROG Strix系列更高，专门用上了华硕最强的散热技术和最酷的外观设计。 这个系列显卡不仅配了四个大风扇的"四 icon
  • Apple 用自己玩游戏的方式造出了一些特别厉害的自动驾驶汽车“大脑”：……自动驾驶的未来可以通过模拟和现实世界的数据来实现…… Apple 的研究人员完全通过自己玩游戏的方式训练了一些聪明的[url= AI 系统 icon
  • 如果训练人工智能的成本降低了，那么投资人工智能的回报就会更高。 对于那些在科技、工业、公用事业和能源领域已经因为“[url= r1 模型可以在高端工作站（比如 Mac Studio Pro）上本地运行。这意味着类似的模型大约两年后就能在超级手机上运行。 icon
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