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DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
就在刚刚，DeepSeek-Prover-V2技术报告也来了！34页论文揭秘了模型的训练核心——递归+强化学习，让数学推理大提升。有人盛赞：DeepSeek已找到通往AGI的正确路径！
DeepSeek新论文来了！在清华研究者共同发布的研究中，他们发现了奖励模型推理时Scaling的全新方法。DeepSeek R2，果然近了。
685B的DeepSeek-V3新版本，就在昨夜悄悄上线了。参数量685B的V3，代码数学推理再次显著提升，甚至代码追平Claude 3.7，网友们实测后大呼强到离谱！有人预测说，按照此前的节奏，DeepSeek-R2大概率几周内就将上线。
DeepSeek V3升级了，新版本V3-0324。
DeepSeek深夜偷袭。昨天晚上，他们的v3模型，有了一波更新，版本号到了DeepSeek-V3-0324，而且是直接开源的。
其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了？
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
号称地表最强的M3 Ultra，本地跑满血版DeepSeek R1，效果到底如何？
见识过32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——刚刚，7B的DeepSeek蒸馏Qwen模型超越o1又是怎么一回事？新方法LADDER，通过递归问题分解实现AI模型的自我改进，同时不需要人工标注数据。