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梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文，来了！

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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。

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长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。

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今年3月，DeepSeek迅速席卷全国医疗机构。据不完全统计，短短一个月内全国已经有 超300家 医院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、广东、河北、湖南、江苏等二十多个省市和自治区。

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近日，来自SGLang、英伟达等机构的联合团队发了一篇万字技术报告：短短4个月，他们就让DeepSeek-R1在H100上的性能提升了26倍，吞吐量已非常接近DeepSeek官博数据！

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最近，DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献，并用“huge speedup”介绍了这次性能提升。

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本文深入梳理了围绕DeepSeek-R1展开的多项复现研究，系统解析了监督微调（SFT）、强化学习（RL）以及奖励机制、数据构建等关键技术细节。

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在 AI 领域里，大模型通常具有百亿甚至数千亿参数，训练和推理过程对计算资源、存储系统和数据访问效率提出了极高要求。

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这组充满悬念的组合引发科技圈热议，业内普遍推测DeepSeek R2模型已进入发布倒计时。凤凰网科技从知情人士处获悉，目前网传信息的真实性含量很低。

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DeepSeek放大招！新模型专注数学定理证明，大幅刷新多项高难基准测试。在普特南测试上，新模型DeepSeek-Prover-V2直接把记录刷新到49道。目前的第一名在657道题中只做出10道题，为Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作成果Kimina-Prover。