DeepSeek выпустил модель версии V3, подчеркивающую важность алгоритмических инноваций в области ИИ
В последнее время DeepSeek достиг значительных успехов в области моделей искусственного интеллекта, выпустив версию DeepSeek-V3-0324 с количеством параметров 685 миллиардов. Это обновление значительно улучшило производительность модели в таких областях, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 лидеры отрасли высоко оценили достижения DeepSeek. Они отметили, что ранее рынок считал, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, что является ошибочным мнением. На самом деле, требования к вычислениям в будущем будут только расти.
DeepSeek как выдающееся произведение алгоритмических инноваций вызвало глубокие размышления о связи между поставкой вычислительных мощностей и ролью вычислительных мощностей и алгоритмов в продвижении развития отрасли.
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных Алгоритм, позволяя моделям обрабатывать более крупные объемы данных и изучать более сложные модели. В то же время оптимизация Алгоритм позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов. Эта взаимовыгодная связь преображает ландшафт AI индустрии.
Разные компании выбрали разные технологические пути: некоторые компании стремятся создать крупномасштабные вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов. Эта диверсификация привела к перестройке отраслевой цепочки, некоторые компании стали лидерами в области AI-вычислений через экосистему, в то время как поставщики облачных услуг снизили порог развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов, корректируя распределение ресурсов. В то же время, рост открытого сообщества, такого как открытые модели DeepSeek и LLaMA, способствует совместному использованию инноваций в алгоритмах и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek главным образом проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели: использование комбинации архитектур Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), а также внедрение механизма многоглавого внимания, что повысило эффективность и точность модели.
Инновация методов обучения: предложена структура смешанной точности FP8 для обучения, которая динамически выбирает соответствующую вычислительную точность в зависимости от требований обучения, обеспечивая как точность модели, так и повышая скорость обучения, снижая при этом использование памяти.
Повышение эффективности вывода: внедрение технологии многократного прогнозирования токенов значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением: новый алгоритм GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждения и штрафа) оптимизирует процесс обучения модели, уменьшая потребление вычислительных ресурсов при обеспечении повышения производительности.
Эти инновации сформировали целостную технологическую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода, позволяя обычным потребительским видеокартам запускать мощные модели ИИ, что значительно снизило барьер для применения ИИ.
Технологические прорывы DeepSeek оказывают двустороннее влияние на производителей высокопроизводительных чипов. С одной стороны, связь DeepSeek с аппаратным обеспечением и его экосистемой становится более тесной, а снижение порога входа для AI-приложений может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритмов DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы: некоторые AI-модели, которые ранее требовали высококачественных GPU для работы, теперь могут эффективно работать на средних или даже потребительских видеокартах.
Для китайской AI-индустрии оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв. На фоне ограничений высококачественных чипов подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса. На upstream в цепочке поставок эффективные алгоритмы снижают давление на потребность в вычислительной мощности, позволяя провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы аппаратного обеспечения через оптимизацию программного обеспечения и повышать доходность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снижают порог входа для разработки AI-приложений, позволяя многим малым и средним предприятиям разрабатывать конкурентоспособные приложения без необходимости в большом количестве вычислительных ресурсов.
В области слияния Web3 и ИИ инновации DeepSeek обеспечивают новый импульс для децентрализованной инфраструктуры ИИ. Их инновационная архитектура, высокоэффективный алгоритм и низкие требования к вычислительным мощностям делают возможным децентрализованное ИИ-выведение. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные сети экспертов, без необходимости в том, чтобы один узел хранил полную модель, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям для одного узла. Рамки обучения FP8 дополнительно снижают потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
В области многоагентных систем технологии DeepSeek могут быть применены для оптимизации интеллектуальных торговых стратегий, автоматизации исполнения умных контрактов, управления персонализированными инвестиционными портфелями и других областей, предоставляя пользователям более эффективные и персонализированные услуги.
DeepSeek через алгоритм инновации находит прорывы в условиях ограниченной вычислительной мощности, открывая дифференцированный путь развития для китайской AI-индустрии. Он снижает барьеры для применения, содействует интеграции Web3 и AI, уменьшает зависимость от высококачественных чипов и наделяет финансовые инновации новыми возможностями, эти влияния уже формируют цифровую экономику. В будущем развитие AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе новаторы переопределяют правила игры с помощью интеллекта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
8
Поделиться
комментарий
0/400
ChainMelonWatcher
· 07-15 09:26
На луну! Наконец-то увидел отечественную ИИ-аппаратуру!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrybaby
· 07-14 11:39
Далеко от реальности! Снова сжигаем вычислительную мощность
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketGardener
· 07-13 06:25
Опять пришел Будут играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
probably_nothing_anon
· 07-12 19:58
Тонг Ню, поток технологий безжалостен
Посмотреть ОригиналОтветить0
BitcoinDaddy
· 07-12 19:48
Немного хардкорно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ZenZKPlayer
· 07-12 19:43
Опять какая-то удивительная бумажная информация
Посмотреть ОригиналОтветить0
fren.eth
· 07-12 19:39
Чтобы занять место
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletInspector
· 07-12 19:39
国产AI先锋 наконец-то не стал зацикливаться на количестве параметров
DeepSeek представил новую модель V3, сосредоточив внимание на инновациях в Алгоритм и преобразовании AI-ландшафта.
DeepSeek выпустил модель версии V3, подчеркивающую важность алгоритмических инноваций в области ИИ
В последнее время DeepSeek достиг значительных успехов в области моделей искусственного интеллекта, выпустив версию DeepSeek-V3-0324 с количеством параметров 685 миллиардов. Это обновление значительно улучшило производительность модели в таких областях, как кодирование, дизайн пользовательского интерфейса и способности к выводу.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 лидеры отрасли высоко оценили достижения DeepSeek. Они отметили, что ранее рынок считал, что эффективные модели DeepSeek снизят спрос на высокопроизводительные чипы, что является ошибочным мнением. На самом деле, требования к вычислениям в будущем будут только расти.
DeepSeek как выдающееся произведение алгоритмических инноваций вызвало глубокие размышления о связи между поставкой вычислительных мощностей и ролью вычислительных мощностей и алгоритмов в продвижении развития отрасли.
В области искусственного интеллекта повышение вычислительной мощности создает базу для выполнения более сложных Алгоритм, позволяя моделям обрабатывать более крупные объемы данных и изучать более сложные модели. В то же время оптимизация Алгоритм позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность, повышая эффективность использования вычислительных ресурсов. Эта взаимовыгодная связь преображает ландшафт AI индустрии.
Разные компании выбрали разные технологические пути: некоторые компании стремятся создать крупномасштабные вычислительные кластеры, в то время как другие сосредоточены на оптимизации эффективности алгоритмов. Эта диверсификация привела к перестройке отраслевой цепочки, некоторые компании стали лидерами в области AI-вычислений через экосистему, в то время как поставщики облачных услуг снизили порог развертывания благодаря эластичным вычислительным услугам.
Компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных алгоритмов, корректируя распределение ресурсов. В то же время, рост открытого сообщества, такого как открытые модели DeepSeek и LLaMA, способствует совместному использованию инноваций в алгоритмах и оптимизации вычислительной мощности, ускоряя итерацию и распространение технологий.
Технические инновации DeepSeek главным образом проявляются в следующих аспектах:
Оптимизация архитектуры модели: использование комбинации архитектур Transformer и MOE (Смешанная группа экспертов), а также внедрение механизма многоглавого внимания, что повысило эффективность и точность модели.
Инновация методов обучения: предложена структура смешанной точности FP8 для обучения, которая динамически выбирает соответствующую вычислительную точность в зависимости от требований обучения, обеспечивая как точность модели, так и повышая скорость обучения, снижая при этом использование памяти.
Повышение эффективности вывода: внедрение технологии многократного прогнозирования токенов значительно увеличивает скорость вывода и снижает затраты.
Прорыв в алгоритмах обучения с подкреплением: новый алгоритм GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждения и штрафа) оптимизирует процесс обучения модели, уменьшая потребление вычислительных ресурсов при обеспечении повышения производительности.
Эти инновации сформировали целостную технологическую систему, которая полностью снизила требования к вычислительной мощности от обучения до вывода, позволяя обычным потребительским видеокартам запускать мощные модели ИИ, что значительно снизило барьер для применения ИИ.
Технологические прорывы DeepSeek оказывают двустороннее влияние на производителей высокопроизводительных чипов. С одной стороны, связь DeepSeek с аппаратным обеспечением и его экосистемой становится более тесной, а снижение порога входа для AI-приложений может расширить общий объем рынка. С другой стороны, оптимизация алгоритмов DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы: некоторые AI-модели, которые ранее требовали высококачественных GPU для работы, теперь могут эффективно работать на средних или даже потребительских видеокартах.
Для китайской AI-индустрии оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технический прорыв. На фоне ограничений высококачественных чипов подход «программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения» уменьшает зависимость от импортных чипов высшего класса. На upstream в цепочке поставок эффективные алгоритмы снижают давление на потребность в вычислительной мощности, позволяя провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы аппаратного обеспечения через оптимизацию программного обеспечения и повышать доходность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снижают порог входа для разработки AI-приложений, позволяя многим малым и средним предприятиям разрабатывать конкурентоспособные приложения без необходимости в большом количестве вычислительных ресурсов.
В области слияния Web3 и ИИ инновации DeepSeek обеспечивают новый импульс для децентрализованной инфраструктуры ИИ. Их инновационная архитектура, высокоэффективный алгоритм и низкие требования к вычислительным мощностям делают возможным децентрализованное ИИ-выведение. Архитектура MoE подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут содержать разные сети экспертов, без необходимости в том, чтобы один узел хранил полную модель, что значительно снижает требования к хранению и вычислениям для одного узла. Рамки обучения FP8 дополнительно снижают потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах, позволяя большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов.
В области многоагентных систем технологии DeepSeek могут быть применены для оптимизации интеллектуальных торговых стратегий, автоматизации исполнения умных контрактов, управления персонализированными инвестиционными портфелями и других областей, предоставляя пользователям более эффективные и персонализированные услуги.
DeepSeek через алгоритм инновации находит прорывы в условиях ограниченной вычислительной мощности, открывая дифференцированный путь развития для китайской AI-индустрии. Он снижает барьеры для применения, содействует интеграции Web3 и AI, уменьшает зависимость от высококачественных чипов и наделяет финансовые инновации новыми возможностями, эти влияния уже формируют цифровую экономику. В будущем развитие AI больше не будет просто соревнованием вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе новаторы переопределяют правила игры с помощью интеллекта.