何恺明开辟分形图像生成新范式！计算效率提高4000倍，首次实现高分辨率逐像素生成
何恺明开辟分形图像生成新范式！计算效率提高4000倍，首次实现高分辨率逐像素生成何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
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2766 点击 2025-02-26 13:33
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何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天（前两天报道见文末「相关阅读」）。今天开源的项目名叫 DeepGEMM，是一款支持密集型和专家混合（MoE）GEMM 的 FP8 GEMM 库，为 V3/R1 的训练和推理提供了支持，在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
DeepSeek 开源周的第三天，带来了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 — DeepGEMM。这一库支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持，在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
推理黑马出世，仅以5%参数量撼动AI圈。360、北大团队研发的中等量级推理模型Tiny-R1-32B-Preview正式亮相，32B参数，能够匹敌DeepSeek-R1-671B巨兽。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE模型内核库开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
高调亮相的世界首个「AI CUDA工程师」，宣称能让模型训练速度飙升100倍，如今却上演了一场「作弊」闹剧。OpenAI研究员用o3-mini，11秒便发现了内核代码有bug！
近日，Meta等机构发表的论文介绍了一种通过进化算法构造高质量数据集的方法：拒绝指令偏好（RIP），得到了Yann LeCun的转赞。相比未经过滤的数据，使用RIP构建的数据集让模型在多个基准测试中都实现了显著提升。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE训推EP通信库DeepEP开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
只刷逻辑益智题，竟能让 AI 数学竞赛水平大幅提升？