在这个对谈中，Lex Fridman 与半导体分析专家 Dylan Patel（SemiAnalysis 创始人）和人工智能研究科学家 Nathan Lambert（艾伦人工智能研究所）展开对话，深入探讨 DeepSeek AI 及其开源模型 V3 和 R1，以及由此引发的 AI 发展地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯片和技术出口管制领域的博弈。
谈到大模型的“国货之光”，除了DeepSeek之外，阿里云Qwen这边也有新动作——首次将开源Qwen模型的上下文扩展到1M长度。
中国版o1刷屏全网。DeepSeek R1成为世界首个能与o1比肩的开源模型，成功秘诀竟是强化学习，不用监督微调。AI大佬们一致认为，这就是AlphaGo时刻。
在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出惊人的能力。然而，当面对需要复杂推理的任务时，即使是最先进的开源模型也往往难以保持稳定的表现。现有的模型集成方法，无论是在词元层面还是输出层面的集成，都未能有效解决这一挑战。
开源模型上下文窗口卷到超长，达400万token！ 刚刚，“大模型六小强”之一MiniMax开源最新模型—— MiniMax-01系列，包含两个模型：基础语言模型MiniMax-Text-01、视觉多模态模型MiniMax-VL-01。
「2025 年，我们可能会看到第一批 AI Agent 加入劳动力大军，并对公司的生产力产生实质性的影响。」——OpenAI CEO Sam Altman
大家可能看到过很多类似的结论：针对特定任务，对开源模型进行 LoRA 微调可以干翻 GPT-4 这类闭源模型。
因为 V3 版本开源模型的发布，DeepSeek 又火了一把，而且这一次，是外网刷屏。 训练成本估计只有 Llama 3.1 405B 模型的 11 分之一，后者的效果还不如它。
DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama 3的开源模型，震撼了整个AI圈。
国产之光DeepSeek V3竞技场排名新鲜出炉—— 优于o1-mini（总榜第7），获最强开源模型认证（也是唯一闯入前10的开源模型）。
