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DeepSeek V3:(1)首创无辅助损失负载均衡策略,避免专家负载失衡。(2)通过采用多token并行预测与FP8混合精度训练,提高训练信号密度,提升模型推理能力,同时降低训练所需算力。(3)在训练框架中采用DualPipe算法,减少流水线空泡,通过计算-通信重叠隐藏大部分通信延迟。DeepSeek R1:通过引入冷启动数据微调DeepSeek-V3-Base模型以及多阶段训练优化,其推理任务水平达到OpenAI-o1-1217。并且基于其高质量训练样本蒸馏所得的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,推理性能超越QwQ-32B-Preview。DeepSeek R1蒸馏所得的高推理性能小模型将加速端侧AI落地,驱动AI手机、AI PC、AI眼镜等硬件出货量上行。


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“上海机场集团”微信公众号2月3日发布消息称,2月2日上海机场单日客流量首次突破40万人次,达到40.4万人次(其中,浦东机场25.9万人次,虹桥机场14.5万人次),再创历史新高。


香港大学黄超教授表示,目前其团队已经开始用上 DeepSeek。其表示,DeepSeek 的工具和模型确实很给力。比如,在开发一些复杂任务时,DeepSeek 模型的效果还算不错,也让外界 AI 开发者看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能。特别值得一提的是,DeepSeek-R1 模型使用强化学习来增强模型推理能力的设计,这和黄超团队的研究方向特别契合。之前,他和团队也曾尝试使用低成本的强化学习方法,以让模型在 Agent 任务中表现得更好,比如让 AI 在复杂环境中做出更聪明的决策等。而 DeepSeek- R1 所采用的奖励函数设计方案以及如何在不增加太多计算开销的情况下提升模型的推理能力等方法,都给其带来了较多启发。接下来,他和团队打算继续基于 DeepSeek 做一些更有意思的探索。


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