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由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文,登上了国际权威期刊《自然(Nature)》的封面。 根据您提供的第一个参考内容《DeepSeek 回答的流程图代码转图片有救了,3秒导出高清大图》,以下是将 DeepSeek 中生成的 Mermaid 流程图代码转换为图片的具体步骤: 复制代码 将 DeepSeek 生成的整个 Mermaid 代码块(从 mermaid 开始到 end 结束的部分)进行全选并复制。 换句话说,DeepSeek-V3.1-Terminus 算是一个修复 Bug 的版本,而不是一个专门的知识升级的版本。 如果上一版没有异常字符问题,就不会有 Terminus 这个版本了。 从中我们也能窥到 DeepSeek 现在发力的方向 —— Agent。
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DeepSeek V3.2,可以说是算法同学最想要、最符合直觉的top 2048 token的sparse attention了,然而,经历过这场适配才能知道,背后有多少infra的坑要踩。 太不容易了,三个时区的同学连轴转一个多礼拜,在DeepSeek提供了很多帮助的情况下,才把hopper kernel集成完了。
Subreddit for the deepseek coder language model DeepSeek简介: DeepSeek,特别是V3版本,因其十分有效的控制训练模型成本和开源免费的模式震惊全球,登顶应用商店的下载排行榜,甚至重创国外的科技股,而且截止到写稿日期(2025年2月9日),已经有很多科技巨头接入DeepSeek,比如英伟达、微软等等。 所以我认为,deepseek部署有可行性就够了,至于有没有必要性,很多人没那么重要。 大家听到openai训练ai需要几千亿美元,让ai推理需要十块H100 (一块280万人民币),部署满血deepseekR1需要几十几百万,可能吓到了。
