系统位数:64软件大小:96.14MB更新时间:2025-01-11
支持系统:WinAll软件语言:简体中文软件授权:免费软件
软件厂商:紫光股份
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功能介绍
1、💠高速数据传输:支持最新的高速数据传输标准,无论是通过USB、蓝牙还是WiFi,都能实现快速、大容量的数据传输,提升工作效率。
2、💠快速截图:内置快速截图功能,用户可以通过快捷操作快速截取屏幕内容,并进行编辑和分享,提升信息记录和分享的便捷性。
3、💠电台功能:内置FM电台功能,用户可以收听本地的广播电台节目,了解最新的新闻、天气和娱乐信息。
4、💠远程控制:支持远程控制功能,用户可以通过手机远程管理和控制其他设备,实现智能化的设备联动和管理。
5、💠健康监测功能:内置健康监测功能,能够实时监测用户的步数、心率、睡眠质量等健康数据,并提供科学的健康建议和提醒。
6、💠多账户登录:支持多账户登录,用户可以同时登录多个社交媒体、邮件和应用账户,方便切换和管理不同的身份。
7、💠游戏加速:内置游戏加速功能,优化系统资源分配和网络连接,提供更流畅的游戏体验,减少卡顿和延迟。
8、💠扩展应用市场:内置丰富的应用市场,用户可以下载和安装各种应用程序,满足工作、学习、娱乐和生活的多种需求。分屏显示,支持LED大屏幕;
9、💠语音搜索:支持语音搜索功能,用户可以通过语音指令快速查找信息、启动应用和设置功能,提升手机的操作便捷性。
10、💠扩展应用市场:内置丰富的应用市场,用户可以下载和安装各种应用程序,满足工作、学习、娱乐和生活的多种需求。
11、💠双卡双待功能:支持双卡双待,用户可以同时使用两张SIM卡,方便在不同的网络环境下切换,满足工作和生活的多种通信需求。
12、💠社交媒体应用:内置多种社交媒体应用,方便用户随时随地与朋友、家人和同事保持联系,分享生活中的点滴和重要时刻。
13、💠屏幕录制:支持屏幕录制功能,用户可以录制屏幕操作、游戏过程和教学演示,方便分享和保存重要内容。
14、💠防丢失提醒:支持防丢失提醒功能,当手机与配对设备距离过远时自动发出警报,帮助用户防止物品遗失。
15、💠深度学习算法:内置深度学习算法,支持智能拍照、语音识别、个性化推荐等多种功能,提升手机的智能化水平和用户体验。字幕显示;
16、💠5G网络连接:支持最新的5G网络技术,提供更快的下载速度和更低的延迟,使用户能够享受流畅的高清视频流媒体、在线游戏和快速的文件传输体验。
17、💠健康监测功能:内置健康监测功能,能够实时监测用户的步数、心率、睡眠质量等健康数据,并提供科学的健康建议和提醒。
18、💠多任务处理:具备强大的多任务处理能力,用户可以同时运行多个应用程序,切换流畅,提升工作和娱乐的效率。
19、💠多账户登录:支持多账户登录,用户可以同时登录多个社交媒体、邮件和应用账户,方便切换和管理不同的身份。
20、💠情景模式:支持多种情景模式,用户可以根据不同的场合和需求快速切换手机的设置和功能,提升使用体验。
21、💠AI智能拍照:搭载AI智能拍照功能,能够自动识别场景并调整拍摄参数,让用户轻松拍出专业级别的照片,记录生活中的美好瞬间。
22、💠离线视频下载:支持离线视频下载功能,用户可以将喜欢的视频下载到手机,随时随地观看,不受网络限制。
23、💠儿童模式:内置儿童模式,提供安全的使用环境和适合儿童的应用和内容,帮助家长管理和控制儿童的手机使用。
引入了「云端存储」功能,让您随时随地访问文件。
优化了推送通知,减少了打扰。
修复了已知的 Bug,提高了应用的稳定性。
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【世界排名第一斯诺克运动员成为香港居民,本人回应:因为我女朋友******
继“火箭”奥沙利文后,另一位台球名将、现世界排名第一的特鲁姆普也通过“优才计划”正式成为香港居民。
据港媒12月25日报道,特鲁姆普虽然曾多次来港比赛,但对自己的新身份仍感到十分兴奋,更大谈对香港的喜爱。他特地为香港人才服务办公室(人才办)拍摄短片参与快问快答,从地方、交通工具到美食话题揭示自己对香港的喜爱。他说,“我来这里是因为我享受在这个城市生活。我喜欢香港的所有事物,无论美食、人际关系还是环境,都是我选择移居香港的原因”。
在快问快答环节中,特鲁姆普在香港热门景点太平山顶和维多利亚港之间毫不犹豫地选择了已经多次游览过的山顶,并称“从高处看香港美景,永远都看不厌”。电车及渡轮同为香港标志性交通工具,他坦言难以取舍,但最终选择蕴含丰富历史故事的电车,希望能够坐上电车穿梭于本地高楼与历史文化之间。视频中,特鲁姆普还首次品尝了菠萝包、蛋挞及奶茶三款本地小吃,对菠萝包的第一感觉是甜而不腻,希望可以跟家人一同品尝菠萝包及其他地道小吃。他同时表示希望在香港认识更多朋友,一起打麻将。报道称,特鲁姆普目前很少留在英国,他曾在接受英国媒体采访时表示,已不再享受在英国的日子,只会在比赛和探望父母时回去。
香港《星岛日报》25日提及,特鲁姆普钟情香港,还可能与其绯闻恋人马晓晴有关。年初网上流传他正与香港“花滑女神”马晓晴秘恋,当时马晓晴在社交账号晒出在迪拜和摩洛哥的旅游照片,多个打卡地点和时间都跟特鲁姆普一样,引发诸多揣测。对此,特鲁姆普25日直接回应称:“是的,主要原因确实是我女朋友。”他同时表示,虽然奥沙利文比他早成为香港居民,但自己在过去一年已有计划,港府也给他很多帮助及支持。
特鲁姆普现年35岁,出生于英国布里斯托,2019年赢得世界冠军,创下单季排名赛冠军最多的纪录。2012年11月他赢得国际锦标赛冠军后,首度登上世界排名第一的宝座。此前在今年10月底,台球“天王”奥沙利文经“优秀人才入境计划”成为香港居民。
香港立法会选委界议员兼高才通人才服务协会创会会长尚海龙25日表示,奥沙利文和特鲁姆普来港是个好的开始,预计日后可吸引更多世界优秀人才加入香港。他认为,二人来港后香港台球运动及相关发展会更好,并建议香港也可发展成为“世界击剑中心”,为人才计划提供更大的广告效应。香港人才服务办公室总监刘镇汉表示,很欣喜越来越多海外或内地的杰出人才,在香港找到个人发展机遇和理想生活,并选择以港为家。
香港《大公报》25日称,奥沙利文和特鲁姆普都是英国人,他们选择成为香港居民,“这是以实际行动对香港发展前景投下的信心票”。事实上,优越的地理位置、广泛的国际联系、气候适宜、美食之都……特别是背靠祖国内地,共同构成香港的独特魅力,更使得香港成为“干事创业的天堂,成就梦想的地方”。
来源:央视新闻、环球时报
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。
质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。
价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。
上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论:
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。
广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”
“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。
】【“特别的纪念日”即将到来?《光与夜之恋》惊喜预告来袭******
阳春三月,浪漫的气息慢慢酝酿,似乎预兆着美好事情的发生。沉浸式恋爱手游《光与夜之恋》在公开一周年之际发布了特别内容。四名男主的剪影、横亘其间的签名……所有的一切,到底预示着什么?一次惊喜,一份邂逅,亦或者是—— 一次久违的重逢?
带着这些猜测,让我们再度走进《光与夜之恋》的世界吧!
【四大男主 光启市浪漫之旅】
当命运的轮盘轻轻转动,光启市的游戏之旅就此开启。成为顶级设计师的道路并非一帆风顺,但他们的出现却让一些变得美好与浪漫。
职业赛车手萧逸,他能驾驭每一条复杂的赛道,唯有“你”才是他终点的“黑白旗”;万甄集团CEO陆沉,从遇到他的第一眼起,所有的胆怯和犹豫都随之烟消云散;顶级设计师齐司礼,看似傲娇的他却将相遇变得绮丽无比。还有查理苏——这位神秘出现的“未婚夫”,又将与“你”谱写怎样的浪漫篇章?
【顶级团队 沉浸感听觉盛宴】
极具魅力的角色设定赋予游戏浪漫底色,顶级CV及作曲团队,则赋予游戏无与伦比的沉浸感。
《光与夜之恋》拥有国内外顶级CV阵容,包括国内知名CV阿杰、赵路、李元韬、吴磊,以及海外资深CV石川界人、岸尾大辅、森川智之。作曲方面,游戏更邀请林友树、橘麻美、原田萌喜等国际殿堂级作曲大家,为游戏量身定制主题音乐及BGM。最顶级的听觉盛宴,最浪漫的恋爱旋律,只为“你”带来最具沉浸感的游戏体验!
【匠心卡画 定格每个浪漫瞬间】
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三月已至,全新浪漫惊喜即将到来;此刻相约,期待与“你”的再次相遇!请持续关注《光与夜之恋》,共赴一场璀璨约定!
】【李想:如果不能实现L4自动驾驶,肯定不能迈入万亿俱乐部******
三言科技 12月27日消息,在今天的理想Ai TALK上,理想汽车CEO李想被问及做一个万亿市值的企业是不是他的欲望。
李想表示,1万亿市值不是自己的欲望,只有成长是自己的欲望。经营公司有两件事情是最重要的,一是推出长远有价值、有意义的产品和服务,要做判断、要出题、要训练、要投资;二是设定好有向往感、有意义的目标。
李想称,目标是特别有效的管理方式,1万亿反映了对用户的价值,也反映了行业地位,它不是空洞的,背后还有很多东西要去做。
李想还提到,如果不能实现L4自动驾驶,肯定不能迈入万亿俱乐部。后来者必须使用最先进的技术,提供完全不同的产品体验。今天大家买车是为了开车,但未来不开车才是革命性的。一定要采用完全不同的商业模式,同时还有非常好的能力来支撑。技术、产品、用户三个层面的高速增长,是最顶级的企业都具备的特质。
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
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针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。
质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。
价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。
上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论:
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。
广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”
“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。
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