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在新春春晚的舞台上，深蓝汽车不仅仅是一台车，更是一种文化的象征。它代表着民族自信，展现了中国制造业在技术创新与品质把控上的不断进步。正如游戏中玩家通过不断练习与提升角色技能，深蓝品牌的发展历程同样是一个不断进阶的过程。

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更不用说，它还是完全开源的。英伟达的一名资深研究员评论说，“一家非美国公司在真正践行着 OpenAI 最初的使命——开展真正开放的前沿研究，为所有人赋能。”恰恰也是因为开源，其模型的先进性得到了科技界的实际检验，而大量开发者和协作人员，借助开源自由获取修改模型代码，进一步优化了其算法逻辑。

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但DeepSeek模型的表现证明，美国的出口管制措施并不能阻止中国的技术发展。深度求索在去年12月发布了DeepSeek-V3模型，在仅使用2048颗英伟达H800 GPU的情况下，完成了6710亿参数模型的训练，成本约为560万美元，这远低于其他顶级模型的训练成本。

这是上个月看完《马自达技术魂：驾驭的感动、奔驰的秘密》之后，我在想的一些事。虽然这或许并非该书作者宫本喜一的本意。毕竟，就书名也能看出来这是一本以介绍技术为主的书，里面有2/3的篇幅讲的都是马自达最有名的SKYACTIVE（创驰蓝天）技术是如何炼成的。SKYACTVIE就是马自达赌上所有，研发出来的可以与丰田的混动，以及德系车的涡轮增压相互抗衡的“秘密武器”。

研究人员在训练过程中使用序列打包来提高训练效率，在单个训练步骤中根据指定的比例混合所有数据类型。Janus使用轻量级高效分布式训练框架HAI-LLM进行训练和评估。对于1.5B/7B模型，在16/32个节点的集群上，每个节点配备8个英伟达A100 (40GB) GPU，整个训练过程大约需要7/14天。