DeepSeek-R2 「难产」原因曝光

欧姆龙PLC EIP通讯配置方法 欧姆龙EIP通讯配置方法 阅读详情

过去半年关于 DeepSeek-R2 的传言 一直不断,之前多家外媒曾透露 R2 原计划在 5 月甚至更早发布,但根据 The Information 最新的独家报道,R2 很可能不会在短期内发布了。

APPSO 给大家快速整理了 R2 推迟发布的关键点

1️⃣ 内部原因:梁文锋不满意

尽管 DeepSeek 的工程师们在过去几个月里一直在紧张地开发 R2,但梁文锋对 R2 现在的性能还不满意,工程师团队仍在全力优化和打磨,发布时间待定。

2️⃣ 外部原因:算力
此前国内大厂看不上英伟达「特供」 H20 是阉割版,结果 R1 一出来,发现简直是天作之合,对芯片要求不高,效果又好,于是大家疯抢 H20。

结果刚下完单,禁令来了,货没了。

这就导致了一个尴尬局面:即便 R2 技术上准备就绪,一旦发布,其超越前代的性能必将引爆市场需求,会让本就紧张的芯片供应雪上加霜,造成「有模型、无算力」的窘境。

虽然上个月黄仁勋才说,美国芯片出口管制使中国科技公司更强大,但 DeepSeek 也必须考虑模型发布后的实际部署问题。

截至发稿前,DeepSeek 尚未对这一消息进行回应,接下来就看 DeepSeek 和国内整个 AI 产业怎么接招了。

附上原报道地址:
https://www.theinformation.com/articles/deepseeks-progress-stalled-u-s-export-controls?rc=qmzset


来源 | APPSO
转自 | 公子龙

基于RK3588与昇腾310B的异构K8s集群部署与NPU统一调度实战 本文介绍了基于RK3588与昇腾310B的异构K8s集群部署方案,通过HAMi+Volcano实现NPU统一调度。方案包含硬件配置、操作系统准备(银河麒麟/欧拉)、容器运行时部署及K8s集群搭建等关键步骤,支持多厂商NPU设备的统一抽象和精细化切分,为边缘AI计算提供高效资源管理能力。 阅读详情

相关推荐

Android 13 GMS认证避坑:手把手教你搞定RKP配置,解决GTS测试fail

本文详细解析Android 13 GMS认证中的RKP(远程密钥配置)全流程,提供GTS测试失败的深度解决方案。从RKP核心概念到实战配置技巧,帮助开发者规避常见陷阱,确保设备顺利通过Google安全认证,特别适合需要快速掌握Android13 GMS认证的工程师参考。

weixin_29796279的博客 464

DeepSeek-R2 推迟发布?一场关于性能、芯片与时机的博弈

DeepSeek-R2 推迟发布?一场关于性能、芯片与时机的博弈

hunteritself的博客 8748

深度学习模型轻量化方法之【量化】

量化虽然有着硬件友好和功效提升的特点,但它也引入了模型性能的折衷。因此,设计有效的量化策略需要在模型大小、性能以及运算速度之间做出平衡。随着深度学习算法和硬件加速技术的快速发展,量化方法在使深度网络轻量化和提高部署效率方面持续发挥着重要作用。

m0_73916791的博客 2847

DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别

DeepSeek-VL:DeepSeek-VL2 系列有 DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,分别具有 10 亿、28 亿和 45 亿个激活参数。DeepSeek-V2:基于高效且轻量级的框架 HAI-LLM 进行训练,采用 16-way zero-bubble pipeline 并行、8-way 专家并行和 ZeRO-1 数据并行。DeepSeek-VL:训练过程包括视觉-语言对齐、视觉 - 语言预训练、监督微调(SFT)三个阶段。

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 1万+

Hcaptcha验证码的‘免浏览器’破解思路:协议分析与N值算法逆向

本文深入解析Hcaptcha验证码的‘免浏览器’破解思路,通过协议分析与N值算法逆向,实现高效自动识别。文章详细拆解Hcaptcha的API交互流程,揭示关键参数`req`和`n`的生成机制,并提供轻量级实现方案,显著降低资源消耗,适用于大规模数据采集等场景。

weixin_30838873的博客 535

Windows10 使用Apple Studio Display显示器的设置

AppleStudioDisplay显示器购买花了近1.5wRMB,由于为windows台式机,显卡为NVIDAGTX-1660,而AppleStudioDisplay只有雷电接口,尝试了很多种转接方式,均以失败告终,最终使用贝尔金VR线成功,,附图如下这边也测试过NVIDARTX-2060Super、NVIDAGTX-1650显卡,都是能点亮的,NVIDA1650存在关机重启后黑屏,不稳定现象,2060也存在关机重启后不亮现象,后面发现1660s很稳定。...

爱意随风起,人生不可弃。 1万+

Deepseek-R1大模型本地私有化部署配置调研

deepseek本地私有化部署条件

回到原点 1万+

避开这5个坑!ADNI数据库下载实操经验分享(含断点续传方案)

本文分享了ADNI数据库下载的5个常见陷阱及解决方案,包括高级搜索策略优化、断点续传技巧和数据完整性验证。特别针对大文件下载中断问题,提供了wget断点续传和分卷下载的实操方法,帮助研究者高效获取神经影像数据,避免重复下载和时间浪费。

git9versioner的博客 374

DeepSeek R2 提前:中国 AI 如何颠覆全球 AI 格局?

DeepSeek R2 的发布不仅是中国 AI 技术的一次重大突破,更可能成为全球 AI 竞争格局的转折点。凭借其强大的功能、低成本优势和本地化支持,R2 有望为中国用户带来前所未有的 AI 体验,同时推动中国在全球 AI 领域的崛起。我们拭目以待,看 R2 如何改变 AI 的未来!

EnjoyEDU的博客 7507

【系统分析师】2025年上半年真题:案例分析-答案及详解(回忆版)

摘要: 试题一考查面向对象分析,涉及用例模型构建的四个阶段(识别参与者、合并需求、细化描述、调整模型),分析CRM系统的参与者与用例,并说明用例间的包含、扩展和泛化关系。 试题二探讨嵌入式Docker,包括容器的轻量性、可移植性及隔离性含义,10项措施与7个规范方面的对应关系,以及优化容器切换时间的三种方法(如无状态连接优化)。 试题三聚焦数据库设计,分析订单表的函数依赖与范式分解(BCNF),讨论分解后是否保持函数依赖及无损性,并针对触发器的性能缺陷提出优化方案。 试题四解析Web开发中的MVC架构与SS

数据知道的博客 6605

AI测试实战:手把手教你做LLM(大模型)性能测试「含完整代码」

大模型API性能测试是评估模型服务响应能力、吞吐量和资源效率的关键手段。核心指标包括总响应时间、吐字率、首token延迟、输入/输出tokens数量、QPM等。测试流程涵盖构造负载、并发请求、数据采集和指标计算。优化建议针对吐字率低、首token延迟高、QPM偏低等问题,从模型、硬件、系统等多层面提出解决方案。

blues_C的博客 1431

重磅!DeepSeek有望提前发布新一代模型R2和V4

DeepSeek在春节期间发布的R1在中国掀起了一股AI热潮,甚至带动了A股、港股的科技股上涨。但从各种排行榜来看,R1的领先势头并未保持太久,全球科技公司AI大模型竞争白热化,新品不断推出,热点一波接一波,如果一个公司没有长期的竞争力,恐怕很快会被消费者遗忘。对于DeepSeek何时推出下一代模型,备受外界关注。市场普遍预期R2将带来显著的技术进步,包括更强的代码生成能力和更广泛的多语言推理能力。

2401_85343303的博客 7694

从零实现深度学习框架——自动求导神器计算图

本文介绍自动求导神器——计算图,从本篇文章开始介绍一个自定义的求导工具。

日积月累,天道酬勤 4199

曝iPhone 17 Pro长得像充电宝;传DeepSeek-R2将于8月中下旬发布;微软承认Win11新BUG | 极客头条

极客头条」—— 技术人员的新闻圈!优快云 的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。(投稿或寻求报道:zhanghy@youkuaiyun.com)整理 | 郑丽媛出品 | 优快云(ID:优快云news)

极客日报 3万+

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

神秘大模型Deepseek R2构想曝光!下一代AI标杆长啥样?

根据贝壳财经讯,7月10日,第二期《中国AI大模型测评报告——大模型赋能传媒行业使用与满足研究》显示,在大模型产品媒体赋能效果满意度及使用频率统计中,DeepSeek位于第一。

2401_84204413的博客 1224

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Deepseek R2彻底上岸,华为芯片+1.2万亿参数,这才是国产AI的牌面

如果你还在纠结国产大模型能不能赶上OpenAI,那你可能错过了一个关键消息——Deepseek R2快要来了。这不是一次常规升级,而是一场关乎国产AI命运的豪赌。R2最大的爆点是什么?不是它参数量直接干到了1.2万亿,也不是它在推理成本上吊打GPT-4,而是——它要彻底摆脱NVIDIA,转而全部使用华为的昇腾芯片。对,就是华为的芯片,全栈国产的那种。这在当前AI圈子里简直就是“逆天操作”。先来说说R2的大升级:上一代R1模型的参数量是6710亿,而R2据说直接干到了1.2万亿,整整提升了一倍不止。

2401_84494441的博客 1904

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

Deepseek核心团队曝光!

DeepSeek 团队最大的特点是名校、年轻,即使是团队 Leader 级别,年纪也多在 35 岁以下。不到 140 人的团队,工程师和研发人员几乎都来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校,工作时间都不长。

小码哥AI、互联网副业项目 1万+

DeepSeek大模型疑泄露:其母公司“幻方量化”实现年化收益50%的完整策略曝光

梁文锋不仅是DeepSeek的创始人,同时也是幻方量化的缔造者。2018年幻方量化凭借其深度学习算法驱动的AI模型,赢得了中国私募证券界的顶级荣誉金牛奖。在其后短短三年内,该私募的资产管理规模曾一度突破千亿的里程碑。新近发布的Deepseek R1模型展现出的自我反思和推理能力,为我们提供了一个尝试揭开其私募核心技术及投资策略神秘面纱的机会。

weixin_70955880的博客 8196

飞书接入DeepSeek-R1后,用一次顶一万次,而且再也不「服务器繁忙」了

在 AI 的加持下,也让自己重新巩固、扩展一下知识面。更重要的是,调用 API 处理 Excel 表格中间的过程是不可见的,我们只能用各种各样的方法增强提示词,或者加强结果的筛选来保证 AI 的结果更准确,其中没有「偷工减料」,但升级版的飞书完全透明,每一步操作都清晰可控,也进一步省去了调整格式的步骤。短视频时代,写视频口播文案也是够烧脑的,如果使用飞书 + DeepSeek-R1,不仅可以少掉许多因动脑失去的头发,再仔细看看 DeepSeek 改写的输出结果,好像比我写的思路更开阔,种草味儿也更正。

python12222_的博客 1209

cursor杀手?超强性价比开发方案曝光DeepSeek-R1+Roo-Cline

的方式来进行开发,DeepSeekR1的深度思考能力与O1不相上下,但价格却只是其三十分之一,这个组合方案在实践中展现出了显著的优势,特别适合注重效率和成本的开发团队or个人。通过DeepSeek-R1的性能优势和Roo-Cline的优化特性,最终,得到想要的结果,deepseek-r1的加持下基本上是一遍过,各种特效效果交互逻辑也都正确。接下来,以cursor作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装Roo-cline。选中Roo-Cline,并点击齿轮,进入设置,依次设置。

Yeadon_2003的博客 2329

DeepSeek R2要来了!大摩率先曝光,参数翻倍、推理成本暴降88%

R2模型的参数量从R1的6710亿直接飙升到了1.2万亿,这是什么概念?整整翻了近一倍!更厉害的是,活跃参数也从原来的370亿涨到了780亿。 这意味着什么?简单来说,就是R2每次"思考"的时候,会调用更多的"脑细胞"来处理问题。就像一个人原本只用了30%的大脑,现在可以用到60%一样,思考的深度和质量自然会有质的飞跃。

datian1234的博客 2101

C++高效编程新纪元(DeepSeek R1核心优化实践曝光)

掌握C++性能优化新方法!通过2025全球C++及系统软件技术大会:DeepSeek R1优化C++代码的实践指南,揭秘AI驱动的代码调优技术,适用于高频交易、嵌入式与高性能计算场景,提升编译效率与运行性能,值得收藏。

ByteVein的博客 765

如何用Python在3小时内完成DeepSeek R1模型集成?(稀缺实战案例曝光)

3小时快速集成DeepSeek R1模型?本文提供Python实现的完整开发案例,涵盖API调用、本地部署与推理优化,适用于智能问答和文本生成场景。方法简洁高效,适合开发者快速上手,值得收藏点击了解。

simcode的专栏 754

DeepSeeK V4能否在线王者归来,但是幻方量化年收益率曝光,DeepSeek梁文锋发财了

DeepSeek-V4

周红伟讲AI 1772

DeepSeek R2前兆曝光!DeepSeek联合清华提出:奖励模型推理时Scaling的全新方法

为了实现推理时的计算扩展,该研究采用并行采样方式,使模型能够在不同的原则下生成多个评析内容并进行投票,提升奖励判断的准确性与细粒度。对于提出的方法,该研究实现了 DeepSeek-GRM-27B-RFT(冷启动阶段版本),并在不同规模的语言模型上训练了 DeepSeek-GRM,包括 DeepSeek-V2-Lite(16B MoE)、Gemma-2-27B、DeepSeek-V2.5(236B MoE)以及 DeepSeek-V3(671B MoE)。(2) 在各种领域中生成准确奖励的能力。

soaring_casia的专栏 1317
上一篇: 刚刚,Meta宣布正式成立「超级智能实验室」!11人豪华团队首曝光
下一篇: 周志华团队新作:LLM中存在奖励模型,首次理论证明RL对LLM有效性
AIBigModel
博客等级 码龄2年 5359粉丝 706原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值