撕碎枷锁!DeepSeek用像素炸穿大模型算力牢笼 上下文成本暴跌90%
在人工智能领域，token限制一直是大模型发展的主要瓶颈之一。传统的文本处理方式将输入文本分割成一个个token，这些token就像给模型戴上了无形的枷锁，限制了模型处理长文本和复杂任务的能力。DeepSeek最新提出的像素级处理方法，正是要彻底撕碎这一token枷锁，为人工智能的发展开辟全新的道路。传统token处理的根本性
DeepSeek为什么超越了OpenAI? - 知乎
大语言模型（LLM）的上下文窗口一直是限制其性能的瓶颈。处理长文本，无论是长篇报告、书籍还是冗长的对话...
中国DeepSeek,突破大模型瓶颈,成本降90%!
DeepSeek的这项研究，看似是从一个具体的文字识别任务出发，实际上却为整个人工智能领域探索了一个全新的、更高效的信息表示方式，为解决大模型面临的算力瓶颈问题，提供了一条充满希望的中国方案。
DeepSeek性能飙升36%,两大神秘Bug终被修复
如今，DeepSeek-V3.1-Terminus（意为"终极版"）不仅完美修复了这些Bug，更在核心性能上取得了惊人突破。官方测试数据显示，新版本在Humanity's Last Exam（人类终极测试）上的表现提升了36.48%，这项评测专门考察专家级高难度知识和多模态深度推理能力。技术揭秘，两大关键突破点 DeepSeek团队是如何在短短一个月内...
中山大学计算机学院
Nature评价道:目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白“终于被 DeepSeek 打破”,标志着国内首个通用大模型研究获得国际权威期刊认可,该模型由深度求索公司开发,展示了中国在人工智能领域的突破性进展。中山大学计算机学院多位校友在 DeepSeek 的研发中贡献了力量,郭达雅就是其中代表。 2025-06-03...
刚刚,DeepSeek重要突破!大模型上下文紧箍咒打破
这一方法的可行性已经得到验证，在10倍压缩比下，DeepSeek-OCR的解码精度可达97%，近乎实现无损压缩；在20倍压缩比下，精度仍保持约60%。当把等量的文本token转化为视觉token（图像）后，DeepSeek-OCR能用更少的token数表达相近的文本内容，这为解决大语言模型在长文本处理中的高算力开销提供了新的思路。除此之外...
DeepSeek颠覆了什么?——大模型“国产之光”破局的启示-新华网
算力封锁下的有力破局,得益于DeepSeek技术架构、数据策略、工程实践三方面的关键突破。 ——技术架构:重新定义参数效率 大模型的千亿参数不应是冰冷的数字堆砌,而应是巧夺天工般地重组整合。 传统大模型Transformer架构好比一条承载车辆的高速公路,当车辆(数据)数量足够多的时候,每辆车必须和前后所有车沟通完成才能继...
DeepSeek突破效应下的人工智能创新发展与治理变革(上) - 信息科技...
摘要:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(DeepSeek)于2025年1月20日发布的DeepSeek-R1模型,以高性能、低成本、完全开源的特性,实现了国产大模型里程碑式的突破,打破了我国生成式人工智能应用面临的技术壁垒,为人工智能大模型在国内的大规模扩散创造了前所未有的机遇。以Deepseek为代表的国产大模型在不同行业领...
DeepSeek开源OCR新模型:视觉模态压缩文本,单卡日训超20万页数据...
人工智能领域迎来新突破,DeepSeek公司近日在GitHub平台开源了一款创新的OCR模型,并同步发表了技术论文《DeepSeek OCR:上下文光学压缩》。该模型通过视觉模态实现文本信息的高效压缩,为解决大语言模型处理长文本时的计算瓶颈提供了新思路。 研究团队发现,现有大语言模型在处理超长文本时面临显著的计算压力。为此,他们创新性地...
DeepSeek与昇腾合作:突破大模型商用瓶颈
例如，某企业在尝试将DeepSeek接入算力集群时，发现推理速度远低于预期，同时算力消耗惊人。尽管他们试图通过扩展硬件来应对，但结果并不如意，反而因为计算任务的不均衡分配，导致部分计算卡负载过重，而另一部分却闲置不用。更令人头疼的是，卡间通信成为了新的瓶颈，大量模型权重和数据在多个计算节点间频繁交换，引发...
再一次震动世界,DeepSeek展示终极野心要为大模型开辟新突破路径...
再一次震动世界,DeepSeek展示终极野心要为大模型开辟新突破路径 花猫学财经 182粉丝 · 127个视频 关注 接下来播放自动播放 11:00 中国最贵武器排名top10,你以为航母就算最贵了? 91星河日记 35万次播放 · 4640次点赞 05:36 和平精英地铁逃生:以小博大技巧,逆袭850万撤离 辛巴达解说 4.4万次播放 · 151
梁文锋新论文!DeepSeek降本秘籍公开,突破算力瓶颈有六招
梁文锋新论文！DeepSeek降本秘籍公开，突破算力瓶颈有六招 大模型训练，烧钱？DeepSeek-V3偏说不。真有这么神？看看它怎么挑战硬件极限。内存墙、算力荒、带宽堵塞，这些曾经的大模型训练拦路虎，DeepSeek-V3打算怎么解决？几个核心问题先抛出来。内存。动辄几百GB的模型参数，可不是闹着玩的。普通服务器的内存，...
DeepSeek-OCR 模型突破长文本处理效率瓶颈,如何评价这一突破...
新架构的几大优点 优点1：提出了一种新颖的“视觉-文字压缩”范式 DeepSeek-OCR 的一个亮点在于：它...
DeepSeek-OCR颠覆传统,3B小模型用视觉压缩破解AI长文本记忆瓶颈
长上下文场景迎来曙光。金融合同、学术论文等超长文本处理成本骤降，单卡日处理20万页的效能，或将催生新一代"视觉优先"的AI记忆系统。更深远的影响在于：这种压缩机制为LLM突破内存限制提供了可行路径，使"数百页"级上下文处理成为可能。AI记忆的下一站，#秋季图文激励计划#视觉压缩时代已来 DeepSeek-OCR揭示的技术...
DeepSeek-R1开源模型商业化:中国AI技术突破能否打破算力依赖? - 知...
2025年1月,中国深度求索(DeepSeek)公司发布的开源大模型DeepSeek-R1,凭借其技术突破与极低成本,迅速引爆全球AI产业。该模型仅用20天实现月活用户突破3000万,并在数学推理、代码生成等任务中达到与OpenAI的o1正式版相当水平,而其API调用成本仅为同类产品的1/30。
DeepSeek 引发的思考:大模型在 PLM 领域的机遇与挑战
在科技的浪潮中,DeepSeek大模型犹如一颗耀眼的新星,引发了广泛的关注和深刻的思考。它在自然语言处理方面展现出的卓越能力,不仅为通用领域带来了新的变革,也为产品生命周期管理(PLM)领域注入了新的活力,但同时也带来了一系列需要我们深入思考的问题。 一、大模型在自然语言处理上的突破与价值 ...
2025大模型革命:DeepSeek新架构与国产算力的深度融合
2025年行至三季度，AI大模型的迭代浪潮正深刻重塑全球竞争格局。短短一周内，DeepSeek-V3.2-Exp模型的发布与国产芯片厂商的快速适配，揭示了国产AI生态从跟随到定义的技术质变。新模型不仅引入突破性注意力机制，更通过华为昇腾、寒武纪等国内芯片企业的软硬协同，实现“Day0”无缝集成，大模型推理成本降至冰点，API...
DeepSeek-V3.1深度测评:开源混合推理模型的新标杆
2024 年 5 月，DeepSeek 推出了DeepSeek-V2系列，这一版本在模型架构上实现了关键突破，引入了两大核心技术：Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeek MoE(11)。MLA 通过低秩键值联合压缩消除了推理时间键值缓存的瓶颈，显著降低了 KV Cache 内存占用（可降至原来的 5%-13%），大幅提高了生成阶段的效率(...