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DeepSeek重新定义了Openai以外的AI卓越 - IJRPR
AI技术正在迅速增长，并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法，Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果，可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注，具有创新的功能，例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面，OpenAI以其全能模型（例如GPT系列）而闻名，这些模型在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，并且已广泛用于内容创建，编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择，用于搜索AI解决方案的组织，这是由于这种选择所带来的影响。尤其是，本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此，本文探讨了这两种技术的历史背景，它们的贡献，局限性和对社会的影响，以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]
DeepSeek 获得数百万美元的资金和支持......
4。2025年1月20日，即DeepSeek R1发布的那天，Liang Wenfeng参加了由州议会总理Li Qiang主持的研讨会，在该研讨会上，总理在该研讨会上为高级公共和私人利益相关者提供了指导。演讲者包括中国银行的温芬和高级代表，党秘书和机器人专家。CCP的宣传报纸《人民日报》发表了一份李的声明：“有必要使用技术创新来促进旧和新的驱动力的conversion依，并集中于关键核心技术的突破和切割边缘技术的突破[…]，这是必须充分实施派对中心委员会的决策和新成就，并促进了新成就，并促进了新成就。
ASX列出的Adisyn在DeepSeek的崛起中看到了机会，而不是威胁
DeepSeek的出现，这是一个由软件驱动的AI平台与Chatgpt，Google Gemini和Microsoft Copilot竞争的，强调了对高性能计算（HPC）芯片的需求不断增长。作为生成AI模型繁殖，它们正在推动半导体行业的快速发展。对于基于石墨烯的互连技术的领导者Adisyn（ASX：AI1），这不是一个挑战，而是一个巨大的机会。凯文·克罗夫顿（Kevin Crofton）是加入Adisyn董事会的半导体行业资深人士，他强调了AI对芯片制造领域的变革潜力。“ DeepSeek及其同龄人正在以惊人的速度推动AI革命，” Crofton说。“这对我们来说不是竞争 - 它是催化剂。AI模型越高，对HPC芯片的需求就越大，该芯片的需求越快，效率更高且能够处理大量数据负载。这就是Adisyn的技术会发光的地方。” AI Revolution的刺激性要求像DeepSeek这样的先进芯片生成的AI平台依赖GPU来训练和运行越来越复杂的模型。AI活动中的这种激增给半导体行业带来了前所未有的压力，可以以更高的速度，效率和可扩展性提供芯片。“ AI软件只能在硬件允许的范围内推进，” Crofton指出。“对于半导体行业，信息很明确：今天的筹码不足以满足明天的AI需求。这就是为什么行业必须拥抱新材料和建筑以保持步伐的原因。”由ADISYN基于石墨烯的互连由其子公司2d Generation开发，旨在应对这一挑战。通过更换传统的铜互连，这些铜互连已达到其可伸缩性限制，而石墨烯是一种以其无与伦比的电导率，散热和强度而闻名的材料 - adisyn正在为该行业树立新的基准。摩尔法律阿迪森（Adisyn）的石墨烯创新的突破涉及维护摩尔定律的一个关键障碍，这一原则每两年翻倍一次。随着铜的努力实现所需的微型化和性能增长，Adisyn的专有原子层沉积（ALD）过程将石墨烯集成到现有的芯片制造过程中，使制造商能够实现显着的性能改进而无需大修生产线。“石墨烯相互连接通过克服铜的物理和热限制，为前进提供了清晰的路径，”克罗夫顿说。“使用我们的解决方案，我们不仅会更快地制作芯片；我们正在授权该行业保持其历史性的创新速度。” DeepSeek：Adisyn愿景的催化剂
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
“迫不及待想回家”：5342 航班的最后时刻
在中国，Deepseek的Sudden以人工制品模式与美国竞争模式竞争，激发了民族自豪感。在一周内，对DeepSeek的低成本AI模型的关注引起了华尔街的血腥，并将DeepSeek的应用程序推向了美国iPhone下载排名的顶部，中国是庆祝的。“ Deepseek Pride”的表情符号，经常带着微笑的猫或狗，淹没了中国社交媒体，增加了节日的月球新年气氛。中国国家媒体以及技术和商业领袖对DeepSeek表示赞赏。 “我们需要相信其他国家的月球不一定更圆：其他国家可以做什么，我们也可以做到甚至更好。”该公司所在的Zhejiang Propince发表的DeepSeek的个人资料。 当地媒体报道说，在为期一周的农历新年假期期间，DeepSeek创始人Liang Wenfeng的小型小型省家乡DeepSeek创始人Liang Wenfeng已成为游客的热门目的地。 在中国，pleaseturntopagea9 周围的嗡嗡声中国国家媒体以及技术和商业领袖对DeepSeek表示赞赏。“我们需要相信其他国家的月球不一定更圆：其他国家可以做什么，我们也可以做到甚至更好。”该公司所在的Zhejiang Propince发表的DeepSeek的个人资料。当地媒体报道说，在为期一周的农历新年假期期间，DeepSeek创始人Liang Wenfeng的小型小型省家乡DeepSeek创始人Liang Wenfeng已成为游客的热门目的地。在中国，pleaseturntopagea9
月度评论 - BMO全球创新者基金
DeepSeek，来自中国初创公司（称为高潮）的AI项目最近发布了其新的AI模型R1，该模型可以执行与西方同行相当的效率，但成本较低。这一发展挑战了AI进展需要大量财务投资的普遍观念。R1模型的成功使美国科技公司（例如OpenAI和Meta平台）仔细研究了DeepSeek的技术。OpenAI的首席执行官Sam Altman承认DeepSeek作为竞争对手的意义，强调了AI景观的转变。DeepSeek的模型免费提供，它因其高级推理能力而广受欢迎。DeepSeek的方法展示了如何通过更少的资源来创建AI模型，从而突出了可能从大型投资转向更具创新性的处理方法。
市场上的市场
•DeepSeek似乎比其他前沿模型更有效地训练了45倍的型号。清楚，DeepSeek的大多数方法已经存在。这是最大的成就：面对筹码禁令，弄清楚如何立即部署它们，并介绍其自身的自我增强学习•专家的混合：GPT-3.5使用其整个模型来解决培训和推理，尽管可能只需要一小部分模型。相比之下，GPT-4和DeepSeek是专家（MOE）模型的混合物，它们仅激活解决每个问题所需的模型的各个部分。DeepSeek V3的参数为6,710亿个，但在任何给定时间中只有370亿个活动•MLA是指“多头潜能”，这是对DeepSeek保持较小的存储器的行话，而在运行的过程中，•其他deepseek效率方法在运行•与BF16或FP3精确的过程中存储的其他deepseek效率方法，这些方法是供应fp3的精确量，它们是精确的。模型还使用多言语预测（MTP），而不仅仅是预测下一代币，这将准确性降低了约10％，但提出速度却增加了一倍，但DeepSeek声称V3非常便宜，需要2.7毫米H800 GPU小时，这是$ 2/GPU时的费用，只需$ 2/GPU时，只有5600万美元2美元。Llama 3.1 405B最终训练运行的GPU小时数量可比数量高约10倍3。需要进行更多的分析来确定这种过度专业化是否是一个更广泛的问题•DeepSeek今天早上刚刚宣布了另一个版本：多模式模型（文本，图像生成和解释）。DeepSeek明确指出，这是最终培训的成本，不包括“与先前的研究和消融实验相关的架构，算法或数据相关的成本”•DeepSeek V3性能与OpenAI的4O和Anthropic的SONNET-3.5竞争，并且似乎比Llama最大的培训成本更好。DeepSeek提供的API访问为每百万个令牌0.14美元，而Openai则收取每百万个令牌4 $ 750;也许某种程度的损失领导者定价•DeepSeek可能“过度指定”其模型：它在MMLU基准测试上做得很好，但是当问题略有变化时，其性能的下降速度比其他型号更快。毫不奇怪，DeepSeek不假装数据隐私并存储所有内容
代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
观察者
人工智能（AI）的景观正在以前所未有的速度发展，新玩家逐渐挑战西方科技巨头的统治地位。这样的破坏者是DeepSeek，这是一家中国AI创业公司，其开创性的AI模型DeepSeek R1迅速引起了人们的关注。与需要大量计算资源的传统AI模型不同，DeepSeek R1是为了效率而设计的。它提供高级性能，同时使用较小的处理能力和更低的成本。这种进步具有深远的后果，特别是对于依赖AI基础设施（例如数据中心）的行业。DeepSeek的出现引发了一个连锁反应，该反应从美国股票市场中消除了近1万亿美元的市场价值。与此同时，马来西亚的布尔萨（Bursa Malaysia）并未从市场溃败中脱颖而出。截至2025年1月底，DeepSeek和更严格的美国芯片政策的出现在马来西亚Bursa Malaysia 1的15家AI代理公司中共同消除了2000亿令吉的市值。在马来西亚，YTL Power International Berhad（YTL Power）和Mah Sing Group Berhad（Mah Sing）等公司一直在扩大其在数据中心的投资，预计AI驱动的计算能力会持续增长。 但是，由于DeepSeek的模型证明了强大的AI可以在硬件要求较少的情况下运行，因此大规模数据中心的预期增加可能不会遵循先前预期的轨迹。 最大的问题是：这将如何影响马来西亚的数据中心公司，投资者对DeepSeek的AI技术应该了解什么？在马来西亚，YTL Power International Berhad（YTL Power）和Mah Sing Group Berhad（Mah Sing）等公司一直在扩大其在数据中心的投资，预计AI驱动的计算能力会持续增长。但是，由于DeepSeek的模型证明了强大的AI可以在硬件要求较少的情况下运行，因此大规模数据中心的预期增加可能不会遵循先前预期的轨迹。最大的问题是：这将如何影响马来西亚的数据中心公司，投资者对DeepSeek的AI技术应该了解什么？AI破坏者以这种破坏的核心重塑游戏是DeepSeek R1，这是一种AI模型，它通过更少的少量实现而挑战常规AI基础架构需求。传统上，AI模型需要大量的计算能力和能量才能有效运行。这些要求推动了高性能服务器，云计算和大规模数据中心的增长。
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DeepSeek正在美国与中国之间的技术竞争背景。其创始人Liang Wenfeng在中国杭州经营一个AI中心，最近与中国总理Li Qiang会面。DeepSeek的节俭方法及其吸引的媒体关注可以看作是对中国对中国从美国获得先进技术访问的限制的战略反应。便宜的AI模型将大大减少美国对中国AI生态系统的限制的影响，该系统在历史上一直在很大程度上依赖于美国技术（据说DeepSeek本身是使用高级但最先进的Nvidia Chips培训的）。它们也可能对对AI应用具有浓厚兴趣但AI基础设施（例如欧洲）的世界地区的地区有益。