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DeepSeek为弥补较小模型限制,进行的改进是否也可以应用于更大的模型?我们能否期待在使用10万个 GPU 的集群时也获得类似11倍的能力提升?,,在我看来,这个故事表明,人们在编写现代数学文档方面做得很差。似乎有很多东西是「专家们已知的」,但却并没有得到正确的文档化。,然而,大多数数学家都不是形式主义者,对于这些人,我需要以不同的方式说明我的工作的合理性。对于那些数学家而言,我认为教会机器理解我们的论证是让机器自己做这件事的关键一步。在此之前,我们似乎注定要手动修正人为错误。
联想预计,2027年超过60%的个人电脑将具有AI功能,联想率先发布并上市具备五大特性”的AI PC产品。,在价格段结构方面,8000元以上的市场份额呈现出显著增长态势。,很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。
这差不多就是故事的全部。上个月我访问了伯克利,和 Arthur Ogus 共进午餐,我90年代在那里做博士后的时候就认识他了。我答应过 Arthur,给他讲一个他如何拯救费马大定理的故事,吃饭的时候我告诉他,他的附录如何把我从困境中救了出来。他的回答是「哦!那个附录有几个错误!但没关系,我想我知道如何修正它们。」,,Deep Seek V3的架构延续了第二代的高效推理和低成本训练策略,主要包括多头潜在注意力(MLA)和混合专家(MoE)两大块。,美国真的确定要把中国“排除在人工智能竞赛之外”吗?在我看来,我们可能会在后面追赶……
MLA的压缩过程通过下投影矩阵和上投影矩阵实现。下投影矩阵将输入向量压缩为潜在向量,上投影矩阵将潜在向量还原为键和值。通过这种方式,MLA在推理过程中仅需缓存潜在向量和分离的键,从而显著减少了内存占用。,很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。
很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。,这差不多就是故事的全部。上个月我访问了伯克利,和 Arthur Ogus 共进午餐,我90年代在那里做博士后的时候就认识他了。我答应过 Arthur,给他讲一个他如何拯救费马大定理的故事,吃饭的时候我告诉他,他的附录如何把我从困境中救了出来。他的回答是「哦!那个附录有几个错误!但没关系,我想我知道如何修正它们。」,联想预计,2027年超过60%的个人电脑将具有AI功能,联想率先发布并上市具备五大特性”的AI PC产品。,他们的训练效率非常疯狂。
中国即将成为超级人工智能大国。,
,DeepSeek为弥补较小模型限制,进行的改进是否也可以应用于更大的模型?我们能否期待在使用10万个 GPU 的集群时也获得类似11倍的能力提升?,哇塞,终于有人破解了训练效率难题。当其他人都在用数十亿美元计算他们的AI预算时,DeepSeek仅用他们的零头就能开发出前沿大模型。看来,仅仅投入更多的GPU并不总是解决问题的办法。,不过,这个故事确实有一个圆满的结局 —— 两周前,Maria Ines 在剑桥数学形式化研讨会(Cambridge Formalization of Mathematics seminar)上发表了一个关于除幂的形式化的演讲。根据这个演讲,我的理解是这些问题现在已经得到解决了。所以我们实际上又回到了正轨。直到下一次文献让我们失望……最新技巧《wePOKE》软件透明挂!(软件)透明挂测试(2020已更新)(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm