#DeepSeek

1天前

还是我爸先进，半年前就和我聊过 deepseek 的事了，这次回家就和我聊稳定币，让我 “多关注下区块链”，现在国家要在香港搞稳定币试点，这东西一旦搞起来，就会带来 “翻天覆地的变局”，所以要让我 “可以深入了解下，不要掉队”

币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4479 条信息

#DeepSeek #区块链 #稳定币 #香港 #国家试点

1天前

机场候机时边上有父子两，儿子开着笔记本写代码，爹在一旁边看边问“你们搞得这个和 ai 有什么关系吗？和现在那个 deepseek 有关吗？” 儿子说 “没有” 爹又问 “那个什么 deepseek 好像原来是做量化的，你们做的是不是和量化很像啊？” ，“不像”，爹一边听着一边皱着眉头，似乎很担心自己的儿子没跟上时代

#父子 #程序员 #DeepSeek #AI #焦虑

2天前

DeepSeek又一次引领世界前几天DeepSeek发布了V3.2-Exp实验性模型，虽然这次的发布没有引起太大的声量，但我仔细研究了一下，觉得实际上是又一次重大突破，很可能DeepSeek再一次在大模型高性价比技术上引领了世界。通过全新的DeepSeek Sparse Attention(DSA)稀疏注意力机制，V3.2-Exp将大模型的推理成本从平方级直接降至接近线性。传统注意力机制的计算复杂度为O(L²)，而DSA将核心注意力的计算复杂度降低到了O(Lk)（其中k=2048，对大型任务来说远远小于L也就是输入和输出的token数）。在H800 GPU集群上的测试显示，随着上下文长度的增加，V3.2-Exp的推理成本曲线几乎呈现为常数级（有人测算过成本曲线的斜率只有平方级的1/20）。实现这一点的思路是，先通过一个叫做闪电索引器（lightning indexer）的组件快速选择需要参与后续核心注意力计算的最多2048个token。闪电索引器的计算复杂度仍然是O(L²)，怎么可能实现接近线性的成本？秘密在于数据精度的创新。DSA将索引器内的Q、K矩阵从BF16精度降为FP8精度，虽然维度并未减少，但FP8的使用大幅减少了带宽占用，提高了寄存器缓存命中率。在GPU的Tensor Core加速单元面前，矩阵运算本身几乎是"零成本"的，真正的瓶颈在于数据传输。通过让数据占用更少的位数，一次就能传输更多参数，实现了对硬件性能的极致压榨。这个方案再次体现了DeepSeek团队对硬件相关工程技术的深厚功底。再看国际顶级模型的定价策略，能更明白DeepSeek这次创新的价值。Gemini 2.5 Pro采用了复杂的阶梯定价：输入token在20万以下时每百万1.25美元，超过20万则涨到2.50美元；输出token同样分段，20万以下10美元，超过则涨到15美元。最新发布的Claude Sonnet 4.5（比DeepSeek v3.2还晚）对超长上下文同样采取了加价措施。这说明这些模型的推理成本仍然与输入输出长度高度相关，长文本处理的单位成本远高于短文本，所以必须通过差异化定价来覆盖成本。所以很可能DeepSeek做到了Gemini和Claude这些顶级模型都没做到的事。推理成本接近线性，对AI应用开发意味着什么？线性成本对大模型最常见的多轮对话场景的意义可能是革命性的。如果推理单位成本是上下文长度的平方级，那么对话应用的成本就是对话轮次的立方级，20轮对话和10轮对话相比成本就是8倍。如果推理单位成本降到和上下文长度成正比，对话应用的成本就降到了对话轮次的平方级。这看起来似乎还是很高，但我们可以认为对话应用的价值和对话轮次也是平方级，因为第N次对话使用了前N-1次对话的信息，创造的单位价值就更大。平方级的价值和平方级的成本，这个过程就可以长期持续下去；平方级的价值要付出立方级的成本，就无法长期持续。过去开发者面对超长文档时，不得不将其切分成小块，分别送入模型处理，最后再想办法把结果汇总起来。这个过程不仅增加了开发复杂度，还经常导致上下文丢失和理解偏差。但有了接近线性成本的模型，就可以直接把整份文档一次性喂给AI，让它在完整理解的基础上进行更新，既准确又高效。在法律和医疗等专业领域，这种改变就很关键。比如律师需要AI分析一个复杂案件的全部卷宗材料，可能涉及几百页的法律文书、证据材料和判例引用。如果必须切分处理，很可能遗漏关键的关联信息；而一次性处理全部材料，AI就能发现不同文档之间的矛盾和逻辑链条。医疗领域同样如此，一个患者的完整病历可能包括多年的就诊记录、检查报告和用药历史，只有完整分析才能给出准确的诊断建议。对于AI搜索和智能助手应用，线性成本也打开了新的可能性。传统的AI搜索工具在处理用户查询时，往往需要在检索数量和成本之间做权衡——检索太多相关文档会导致成本飙升，检索太少又可能遗漏重要信息。但如果推理成本接近线性，就可以放心地检索更多文档，让AI在更广阔的知识范围内给出答案。当OpenAI等巨头还在依靠堆砌算力来解决问题时，DeepSeek用更聪明的方法找到了一条新路。从V3的低成本训练到R1的开源推理能力，再到V3.2的线性成本推理，DeepSeek一次次向世界展示了中国实力。可能也是因为DeepSeek v3.2的发布，才使得一贯反华的Anthropic也不得不在节前发布Claude Sonnet 4.5向我们国庆献礼。

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#DeepSeek #V3.2-Exp #稀疏注意力机制 #线性推理成本 #国产AI

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

4天前

之前就判断deepseek下个版本会在长上下文上突破，估计有戏

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #长上下文 #突破 #AI #乐观

4天前

国行苹果电脑上用 DeepSeek 补齐 Xcode 26 的 AI 能力

#苹果电脑 #DeepSeek #Xcode 26 #AI能力 #国行

歸藏(guizang.ai)

4天前

Deepseek 又有更新，更新到了 3.2 Exp 主要的更新内容就是降价，再次降价超过 75%，输入输出都快要一样价格了，真离谱啊原因是实现了细粒度的超稀疏注意力机制，在不降低模型输出质量的前提下实现了训练推理成本的大幅下降

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #降价 #超稀疏注意力机制 #AI模型 #成本下降

砍砍@标准件厂长

4天前

写了个脚本把 Mac 上的 iOS/Xcode 项目打包映射进虚拟机去跑 claude 和 deepseek。yolo~

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 914 条信息

#iOS/Xcode项目 #Mac #Claude #DeepSeek #虚拟机

4天前

价格屠夫 DeepSeek 又出手了，虽然性能有一点点下滑，但这价格就像蜜雪冰城让人无话可说。新模型使用 DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #价格屠夫 #稀疏注意力 #性价比 #AI

Tony出海营销

4天前

妹的，这个假号吓我一大跳，以为DeepSeek假期又放 V4

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #假期 #V4 #假号 #吓一跳

砍砍@标准件厂长

5天前

deepseek 的这个 terminus 模型真的可以一次就能把我的命令基本跑通 tiny bug 提点一下也能修好实际体验在 swift 和客户端开发上面已经和 sonnet 不差上下了

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #terminus模型 #SWIFT #客户端开发 #sonnet

6天前

从今年一月底，NVDA受DeepSeek影响暴跌再到3月底，受贸易战影响暴跌可以明显看到一个规律：市场是愚蠢的删掉App的人最聪明这个帖子我将永远置顶我们10年后财务自由巅峰相见

美股新行情：就业数据下修引恐慌· 206 条信息

#NVDA暴跌 #DeepSeek #贸易战 #市场愚蠢 #财务自由

1周前

Qwen 3 Max将会牛逼过国产之光DeepSeek 因为阿里仅仅2 年就卷了N多模型，具体多少看图海外大V测评用来写代码十分好用 - 重构能力很强 - 修复 Bug 能力牛逼 - 工具调用也不错个人认为是目前最强大的模型之一👍 Claude code有力替代品我在下面放了个现在能用上的平台，有免费额度👇🏻 你们用用觉得如何？

#Qwen 3 Max #DeepSeek #代码能力 #模型测评 #免费额度

1周前

借助 LLM 学习 LLM，边学边问😃，《图解DeepSeek技术》这本小册子，不到一百页，把推理大模型的基本原理、MoE 架构设计和 R1 训练过程等几个东西讲清楚了，值得读两遍。

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#LLM #DeepSeek #MoE #推理大模型 #技术

A股证券交易员

1周前

【DeepSeek线上模型升级：当前版本号 DeepSeek-V3.1-Terminus】记者获悉，DeepSeek线上模型已升级，当前版本号 DeepSeek-V3.1-Terminus。

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #V3.1-Terminus #模型升级

歸藏(guizang.ai)

1周前

Deepseek 果然一到节假日就开始升级刚才官方群通知模型已经从 V3.1 升级到 V3.1-Terminus 这个模型名字，难道说下次就是 V4 了？

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 96 条信息

#DeepSeek #V3.1-Terminus #模型升级 #节假日 #期待V4

1周前

到底是什么人还在吹deepseek

#DeepSeek #质疑 #负面评价

1周前

所以认为 DeepSeek 还不够安全，华为与浙江大学合作，基于华为昇腾芯片搞了个安全加强版的 DeepSeek-R1-Safe，构建符合法律法规与核心价值观的中英文双语安全语料，实现了对有毒有害言论、政治敏感内容等14个维度的全面防护，有害问题防御成功率近100%…… 我靠~

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 284 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 136 条信息

#DeepSeek #华为昇腾芯片 #安全 #政治敏感 #有害言论

新浪新闻-新浪网

2周前

DeepSeek首度公开R1模型训练成本仅为29.4万美元，“美国同行开始质疑自己的战略”

【文/观察者网王一】DeepSeek今年年初以高性价比、高性能、开源驱动等特点惊艳了世界。其团队近日在英国《自然》杂志发..._新浪网

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 284 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 136 条信息

#DeepSeek #开源 #高性能 #《自然》杂志 #AI

2周前

DeepSeek被曝对台湾国和新疆（东突厥斯坦）议题植入漏洞美国安全公司研究显示，中国DeepSeek AI在生成涉及台湾、维吾尔议题的代码时，缺陷率显著升高，训练数据受中国立场影响。专家警告AI或遭地缘政治武器化，呼吁加强透明与国际监管。

#DeepSeek #台湾 #新疆 #地缘政治武器化 #AI监管

新浪新闻-第一财经网

2周前

DeepSeek首次回应“蒸馏OpenAI”质疑

9月18日，DeepSeek再次引发轰动。由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1研究..._新浪网

#DeepSeek #梁文锋 #DeepSeek-R1 #人工智能 #科技

中国政经事实ChinaFacts

2周前

First peer reviewed study. deepseek总是在用一些超长的眼光做一些超越同业的事业，即使在今年全球出圈后充满诱惑今天依然如此。非常看好他们，中国企业乃至当下全球ai行业中少见的纯粹的长期主义。

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 284 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 136 条信息

#DeepSeek #长期主义 #中国企业 #全球ai行业 #积极

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2周前

LLM预训练的成果应该由全人类共享：包括会话理解与推理思考。由梁文锋把DeepSeek的开源成果发Nature想到的。

谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 79 条信息

#LLM #预训练 #开源 #DeepSeek #梁文锋

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2周前

Deepseek的GRPO（Group Relative Policy Optimization ）算法，还是非常有效的long CoT的RL方法，根据最后结果只和之前的相比更趋近目标，就能得到奖励，非常smart，在reward hack和RL效能之间取得平衡。姚顺雨说起来只是个搞prompt的，用Tree of Search解决NTP基础上的有一定结构的token块的搜索问题。语言真是太神奇了。符号表征和结构解构能力都有无穷可能。

#DeepSeek #GRPO算法 #long CoT #RL方法 #姚顺雨 #Tree of Search #NTP #token块搜索

2周前

你们吹捧Deepseek我泼冷水，你们吹中国AI我还是泼冷水 Deepseek连training门在哪都没找到，连抄NV的算力都拿不到寒武纪下单片的零头也流不出来，华为片连A100也跑不过中国晶圆厂跟TSMC比连受精卵都算不上 period

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 284 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 136 条信息

#DeepSeek #中国AI #负面评价 #算力差距 #技术落后

2周前

来了一阵吹中国科技公司AI/芯片的牛逼风记得我当时点评deepseek的话吗？时间很快会证明他们一捅就破的谎言

DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 284 条信息

中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 136 条信息

#中国科技 #AI/芯片 #DeepSeek #谎言 #负面