DeepSeek时刻 - 第21页

DeepSeek秘诀：能在学习过程中突然顿悟！

DeepSeek 的研究发现，模型在强化学习（RL）训练中，经过多次迭代后，会突然开始生成思维链，并显著提升在数学等复杂任务上的表现。 [b]什么是[url= 如果让大型语言模型（LLM）先“想一想”

DeepSeek 通过 r1 实现了令人难以置信的成就，这可能是自 GPT-4 以来最重要的 AI 发布：一个开源的、MIT 许可的推理模型，可与 OpenAI 的旗舰产品 o1 相媲美，这在几个月前是不可想象的。 DeepSeek 推理（测试时计算）模型有两种： DeepSeek-R1-Zero

昨天，人工智能领域发生了一些事情：杨立昆领导的Meta 生成式人工智能部门（Meta genai org）陷入了恐慌模式。杨立昆是 Meta（原 Facebook）的首席人工智能科学家，同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖（Turing Award），这是计算

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

DeepSeek-R1来了！性能与OpenAI-o 1相当，便宜30倍，甚至在几乎所有的基准测试中都优于Claude 3.5 Sonnet和o 1-mini！ MIT许可：Distill免费商业化！网站API现已上线！ DeepThink就在今天已经开放：

DeepSeek-R1：是如何让 OpenAI 级别的推理模型如此高效的？最近我们都看到了关于 DeepSeek-R1 的讨论。它取得了一些惊人的成绩，在推理任务中经常匹敌甚至超过 OpenAI 的 o1 系列……而且它只用一小部分参数和低得多的成本就做到了。所以，自然而然地，我不得不深入研究他们

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

DeepSeek之所以能如此迅速地击败其他公司，是因为他们都是[url=

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

DeepSeek就像打破了“四分钟跑一英里”的纪录一样，做了一件大家以前觉得不可能的事。突然之间，语言模型通过“RL强化学习”变得超级厉害，而且它的规模很小，小到一个博士生几天就能重新做出来，如下，今年肯定会很疯狂！我们在CountDown游戏里重新做了[url=

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