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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。」,
中国人得到“柠檬”后，会榨干它的每一滴汁，然后做出美味的柠檬水。希望美国那些资源受限的实验室也能取得同样的成就。,,五大特性分别为内嵌个人大模型与自然交互的个人智能体、内嵌个人知识库、本地异构AI算力（CPU/GPU/NPU）、开放的AI应用生态、保障个人隐私及数据安全。,这位老哥直接上图片，DeepSeek直接打跑OpenAI、Meta~
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。,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。」,国外网友表示，看来限制对中国的芯片供应并没有扼杀他们的进步，反而促进了技术创新。有趣的是，资源限制不仅仅是障碍，它们还能强有力地推动创造力。,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……,
非常喜欢开源模型，他们迫使西方世界不得不降低价格。,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。,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。,
MLA还对查询进行了低秩压缩，进一步减少了训练过程中的激活内存。所以，MLA是V3极大降低算力的主要原因之一。,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。,Deepseek的团队是一群超有才华的前量化分析师。量化分析师以榨取每一点性能提升而闻名。他们又一次成功了，只是这次是在不同的领域。高智商的人真是世界的福音。
使用的训练数据与 Llama3405B 大致相同，约为15万亿。但在相同的训练数据下，算力却减少了10倍。,MLA还对查询进行了低秩压缩，进一步减少了训练过程中的激活内存。所以，MLA是V3极大降低算力的主要原因之一。,,这个模型很出色，但实现这一成就的团队更优秀，人类的创造力真是无穷无尽。,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。
此外，10000元以上的高端价格区间同样表现出色，其销量市占率实现了接近3个百分点的增长。,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。」,看了这个网友评论还是挺心酸的，国内被限制AI芯片，无法获得更高的算力，我们靠着智慧、创新精神依然冲破封锁——天行健 君子以自强不息!
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