DeepSeek新模型“火”到海外
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DeepSeek新模型“火”到海外,Meta首席AI科学家称“开源在超越闭源了”
DeepSeek上周发布开源的DeepSeek-R1,并称该模型性能对标OpenAI o1正式版之后,海外AI业界对该模型的讨论还在持续。热议的焦点在于,当开源模型能力赶上最新的闭源模型,可能改变大模型的竞争格局。
硅谷震惊!中国AI刷屏外媒,AI大佬:“已赶上美国”!硅谷工程师连夜尝试复制,DeepSeek或彻底改变游戏规则
每经记者:岳楚鹏 兰素英 短短一个月内,中国AI初创公司深度求索(DeepSeek)先后发布了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型,成本价格低廉,性能与OpenAI相当,让硅谷震惊,甚至引发了Meta内部的恐慌,工程师们开始连夜尝试复制DeepSeek的成果。
成立仅一年让硅谷难安,DeepSeek的含金量还在上升!OpenAI正迎来一个最强劲对手,浙大学霸梁文锋勇闯无人区
摘要:在刚刚成立的一年多时间里,DeepSeek一直不声不响,V2模型的发布成为其破圈的关键。由于模型结构层面的突破性创新,使得其将模型成本大大降低,也被业内戏称为AI届拼多多。这之后,DeepSeek也真正引发了硅谷的恐慌,OpenAI正迎来一个最强劲的对手。
..+今天听到中国公司的大模型对人类有所贡献,还是感到由衷的高兴。DeepSeek用很少的算力就能做到80分,对所有人都是重大启发,DeepSeek找到了低算力高效率的大门,对整个人类都是好消息。OpenAI投入那么大算力不是白费的。大模型大概也会是个二八定律。用比较少的算力资源,就能应对比如说工作中80%的问题 —— 但是要想覆盖剩下的20%,你需要投入多的多的资源。而后者恰恰是OpenAI要做的事情。OpenAI一年多前就搞了个生物学模型叫GPT-4b mini,目前已经找到了把普通细胞变成干细胞的方法,有望给人类增加10年寿命。用AI探测癌症并且在48小时内用基因编辑+mRNA的方式给你提供疫苗,从而治愈一切癌症;山姆·奥特曼甚至说很快一切疾病都可以治愈。OpenAI仍然大幅度领先。中国现在至少有个DeepSeek!这不是追赶更不是复制,这是独树一帜的为人类作创造,有人开拓也有人应用,世界科技能做得更好。#开源大语言模型# #AI大模型开源# #微头条日签# #我要上头条# #我要上微头条#
..+知识管理,难!尤其对我这种资料多的,简直是灾难。Deepseek - V3这玩意儿火了,说是能建个人知识库。 据说能把文档、视频啥的都塞进去,然后快速查询。听起来很美好,实际操作咋样? 本人亲测,还在摸索。理想很丰满,现实很骨感。那么多文件,怎么分类?标签怎么打? 检索精准度咋样?有没有大佬分享一下经验?别让我一个人在知识的海洋里扑腾。 据说这玩意儿还能团队协作。想象一下,一群人共享知识库,效率岂不是要起飞? 但如果权限设置不好,岂不是乱成一锅粥?想想就头大。 所以,有没有人来讨论一下?集思广益,共同进步。知识管理这事儿,不能我一个人秃头。 技术是工具,人是灵魂。
..+DeepSeek的横空出世,直接把美国AI产业打懵了! 原来不用疯狂的堆算力也能做出世界一流的大模型。 原来英伟达的泡沫也要随着技术的进步要破灭的。 这次达沃斯论坛,美国CNBC节目用了整整40分钟来讨论DeekSeek的出现对美国AI产业的影响,而与会所有的AI产业负责人都表示感受到沉重的压力。 毕竟用1/20的训练费用就达到了Chat-GPT4.0的水平,换作任何一个人都很无语,毕竟那是真金白银啊! 这个成本优势太明显了,从中长期看,美国AI基本上又要落入“起了个大早,赶了个晚集”的尴尬境地。 NBC的节目主持人直接质疑,既然根本不用几百亿美元也能很好的发展人工智能,那“星际之门”的5000亿美元的投入意义在哪里? 与会的嘉宾都表示确实是这样,之前美国都是拼命堆算力,现在发现从软件和架构上优化就能把训练效能提升百倍,堆算力的意义在哪儿? 到目前为止,整个美国AI产业界还停留在堆算力的认知上,而中国已经走上性价比更高的路径,而且开源,成本更低,性价比很高,市场商用费用更低,现在很多美国AI厂商已经开始用咱们国内的AI模型了。 接下来就看美国AI怎么破了,如果这方面破不掉,哈哈,美国最后一块科技阵地都将失去。
..+DeepSeek的开源进展顺利。 图灵奖得主、深度学习三巨头之一对DeepSeek的评价为:这是开源的胜利。
..+太给国人长脸了,位于杭州的中国小公司Deepseek公司弯道超车,推出的大模型V3媲美世界科技巨头OpenAI公司推出的大模型ChaGPT-4,而且性能相当。 二者的区别:Deepseek靠算法,依靠软件,而OpenAI靠算力,依靠硬件,或者说前者烧脑,后者烧钱。二者都用了英伟达的GPU芯片,不同的是V3只用了2000张,而ChaGPT-4用了25000张,训练V3只用了580万美元,而训练ChaGPT-4用了6300万美元,前者的成本仅为后者的十分之一。 美国对英伟达的高性能芯片限制出口中国的,中国狠狠的扇了美国一巴掌,丫的,我压根不需要那么多芯片,你还是自己留着用吧,你即使想出口,我不见得要买。
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