- 3月1日消息，今日，DeepSeek正式在知乎平臺開設了其官方賬號，并發布了一篇名為《DeepSeek-V3/R1推理系統概覽》的技術文章。在這篇文章中，DeepSeek首次向公眾詳細公布了其模型推理系統的優化細節，同時披露了成本利潤率的關鍵信息。據文章介紹，DeepSeek在推算成本時，假定GPU租賃成本為2美金/小時，據此計算出總成本為87,072美金/天。而在收入方面，如果所有tokens都按照DeepSeek R1的定價進行計算，那么理論上一天的總收入可以達到562,027美金。基于這些數據，De
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- 快科技2月17日消息，據報道，美銀證券的分析師在一份研究報告中寫道，DeepSeek可能會加速中國汽車生產商自動駕駛技術的開發。他們表示，DeepSeek的開發邏輯與自動駕駛有一定相似之處，可能對未來自動駕駛技術的開發產生影響。DeepSeek的方法可以增強自動駕駛解決方案公司的多模態能力，幫助這些公司更好地理解道路場景，并在復雜的道路條件下提供更強大的性能。分析師指出，這在處理復雜場景時，所需的額外計算能力投入也減少了。一些大型汽車生產商已將DeepSeek納入自身的自動駕駛模型，規模較小的公司未來也可
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- 2 月 14 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（2 月 13 日）發布博文，報道稱谷歌 DeepMind 團隊發布了 WebLI-100B 千億級數據集，并通過增強文化多樣性和多語言性，以及減少子組之間的性能差異來提高包容性。目前挑戰注：機器通過學習大型數據集來連接圖像和文本，數據越多，模型識別模式和提高準確性的能力就越強。視覺語言模型 (VLMs) 依賴這些數據集執行圖像字幕和視覺問答等任務。視覺語言模型目前依賴于 Conceptual Captions 和 LAION 等大型數據集，包
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- 12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合（MoE，使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域）模型，激活參數 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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- 智通財經獲悉，亞馬遜(AMZN.US)正在擴大其人工智能產品陣容，推出了功能強大的新芯片陣列和大型語言模型，并稱其可以與主要競爭對手競爭。這家總部位于西雅圖的公司正在將數十萬個Trainium2半導體組裝成集群，這將使合作伙伴Anthropic更容易訓練生成式人工智能和其他機器學習任務所需的大型語言模型。亞馬遜表示，新陣列將使這家初創公司目前的處理能力提高五倍。亞馬遜在其年度re:Invent大會上表示，云服務部門AWS于周二開始向客戶提供最新芯片。另外，亞馬遜首席執行官Andy Jassy介紹了一款名為
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- Gartner研究表明，隨著時間的推移和價格的持續下降，以及云部署在敏捷性、創新速度和生態系統方面的優勢，中國企業的人工智能（AI）部署將逐步從本地轉向云端。Gartner預測，到2027年，中國的全部AI推理工作負載中，基于云的工作負載占比將從前的20%上升至80%。Gartner高級研究總監方琦表示：“多家中國生成式人工智能（GenAI）廠商，其大語言模型應用編程接口（API）的推理成本已經降低了90%以上，有力地推動了企業地GenAI采用。企業數據和分析（D&A）領導者應積極評估相關影響，并
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- 人工智能 (AI) 正在眾多行業掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發揮了重要作用，但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業和開發者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU
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- IT之家 6 月 27 日消息，Rabbit R1 再次陷入輿論漩渦，繼 App 被批評套殼安卓，主推的大動作模型 LAM 依賴 OpenAI 接口之外，其 API 被曝存在安全漏洞，有泄露用戶數據的風險。Rabbit R1 亮相于今年 CES 大展，其定位為口袋 AI 設備，這款產品擁有 2.88 英寸觸摸屏、一個可旋轉攝像頭和一個交互滾輪，搭載 Rabbit 自研操作系統。該設備最大的亮點在于內置“大型操作模型（Large Action Model，LAM）”，堪稱“萬能應用控制器”，無需使
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Rabbit R1 AI 大語言模型
- IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯合發布全球首個單體稠密萬億參數語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預測等技術，Tele-FLM 系列模型僅使用了業界普通訓練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓練。模型訓練全程做到了零調整零重試
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- 在大模型席卷一切、賦能百業的浪潮里，“碼農”也沒能獨善其身。各種代碼自動生成的大模型，似乎描繪了一個人人都能像資深工程師一樣寫代碼的美好未來。但在這個理想成為現實之前，有一個不能回避的問題 — 這些自動生成的代碼真的有效嗎？大模型也會犯錯，我們肯定不希望把看似正確的錯誤結果交給用戶，所以需要一個能精確驗證模型生成答案的考官。近期，芯華章提出了一種對大模型生成代碼形式化評估的方法，稱為FormalEval。它能自動化檢査生成代碼的質量，無需手動編寫測試用例。經過測試，FormalEval
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- 不知不覺之間，我們已經距離ChatGPT引爆全網的爆發點已經過去了一年多。隨著OpenAI證明了LLM（大語言模型）AI行得通之后，目前市場上的各類LLM 已經如雨后春筍般爭搶涌出。不言自明，現在的大模型已經成為AI領域的一個重要趨勢。據數據，2023年，我國AI大模型行業市場規模為147億元，預計2024年將增長至216億元。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，相信AI大模型將在未來發揮更加重要的作用，推動中國人工智能產業的持續發展和創新。本篇文章，就重點針對我國以及全球的大語言模型的實力和其市場應用情
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- IT之家 4 月 23 日消息，據《日本經濟新聞》報道，軟銀計劃到 2025 年投資 1500 億日元（IT之家備注：當前約 70.2 億元人民幣），加速 AI 大模型的開發工作。軟銀 2023 年就在生成式 AI 算力基礎設施上進行了 200 億日元（當前約 9.36 億元人民幣）的投資，此次追加投資后整體投資規模將創下日本企業歷史第一。據悉，軟銀目標在年內完成 390B 參數模型的開發，并在明年開始研發萬億參數級別的日語大模型。報道指出，日本企業中 NTT 和 NEC 等已跟進 AI 模型開
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- IT之家 3 月 1 日消息，2 月 29 日下午，在中關村論壇系列活動【第二屆北京人工智能產業創新發展大會】大會上，華為、智譜 AI、百川智能、中國科學院自動化研究所、中軟國際、首都在線、第四范式、格靈深瞳、中科創達、軟通動力等北京 24 家企事業單位聯合發起“大模型應用產業聯合體”。據介紹，“大模型應用產業聯合體”依托華為鯤鵬硬底座和軟底座，共同探索人工智能生態合作模式，建立人工智能產業標準，打造人工智能產業生態，加速人工智能產業升級。華為打造的“AI 原生應用引擎”平臺號稱已接入 30＋主
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- ChatGPT 的發布是語言大模型（LLM）發展史的轉折點，它讓人們意識到 LLM 的潛力，并引發了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實驗室和初創公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標記有害內容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務。想象你有一個完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內容是否由計算機生成，那么我們就可以使其完成
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- IT之家 1 月 29 日消息，百川智能今日發布超千億參數的大語言模型 Baichuan 3，在 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 等評測中，Baichuan 3 號稱在中文任務上超越了 GPT-4。在測試邏輯推理能力的 MCMLE、MedExam、CMExam 等醫療評測上，Baichuan 3 的中文效果同樣號稱超過了 GPT-4，是“中文醫療任務表現最佳的大模型”。據介紹，百川智能在 Baichuan 3 訓練過程中提出了“動態數據選擇”、“重要度保持”以及“異步 Check
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