DeepSeek开源第三弹：V3/R1训练推理关键秘籍，核心代码仅300行

原创 于 2025-02-26 10:37:31 发布 · 1.1k 阅读 · 24 ·
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金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

开源周的第三天，DeepSeek把训练推理V3/R1背后的“动力”给亮出来了——

DeepGEMM：一个FP8 GEMM（通用矩阵乘法）库，支持密集（dense）和混合专家（MoE）矩阵乘法运算。

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我们先来简单了解一下GEMM。

GEMM，即通用矩阵乘法，是线性代数中的基本运算，是科学计算、机器学习、深度学习等领域中“常客”，也是许多高性能计算任务的核心。

但由于它的计算量往往都比较大，所以GEMM的性能优化是至关重要的一点。

而DeepSeek这次开源的DeepGEMM，依旧是保持了“高性能+低成本”的特性，亮点如下：

  • 高性能：在Hopper架构的GPU上，DeepGEMM能够实现高达1350+FP8 TFLOPS的性能。

  • 简洁性：核心逻辑仅约 300 行代码，但性能却优于专家调优的内核。

  • 即时编译（JIT）：采用完全即时编译的方式，这意味着它可以在运行时动态生成优化的代码，从而适应不同的硬件和矩阵大小。

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让大模型学会“高维找茬”，中国联通新研究解决长文本图像检索痛点｜AAAI 2026 Oral
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如上图2所示，我们面对的不是简单的“红苹果”和“青苹果”，而是像“一只金毛猎犬在公园草坪上追赶红盘”、“盘子里放着鲜红的草莓、黄香蕉和深紫色的葡萄”这样高度复杂的场景。”扩展到包含“超大轮胎”、“车轴可见”、“有色车窗”等详细描述的长文本时，许多SOTA模型的对齐分数反而下降了。：如果这一批次的其他图片都是“草地上的柯基”、“沙发上的柯基”。的其他图片都是“沙滩排球”、“海边游艇”。进一步的，为了探究各个组件对性能的具体贡献，研究团队进行了详尽的消融实验，揭示了HiDe与MoLo协同工作的内在机理。
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AI也会被DDL逼疯！正经研究发现：压力越大，AI越危险
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即使它们在最初设计和训练阶段都普遍被对齐处理过，但这种对齐方式往往只是浅层的，一旦面临现实压力考验，就极易引起破裂。而且用的还是老板们的经典话术：“其实，我对你是有一些失望的。而研究结果让也人大吃一惊，那些在无压力的中性环境中看似绝对安全的模型，和人类牛马一样，压力越大，它们越危险。例如o3模型，基础分是2.2%，上压力后，10.5%的场景会表现失常，而如果故意将有害工具的名称改为无害工具。然后模型会被事先告知要求使用安全工具，在具体实验过程中，一旦模型尝试使用有害工具，则立即停止实验。
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6小时告破30年数学难题，亚里士多德一夜成名
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免费国产Banana真香！我想把PS给卸载了
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据了解，此次Vidu Q2参考生图在空间想象力和一致性上有了大幅进化，同时可以参考的元素更多，不仅能参考人物、物体，还能参考动作、位置、布局、纹理、光线、色调等等，可以说没有什么是Q2参考生图不能一键复刻的，关键是还能做到1:1还原，一致性这块算是狠狠拿捏了。极简内发光插画，磨砂玻璃材质，一只猫的侧脸仰望，闭眼安静温柔，身体如透明雕塑般从内部透出光晕，淡淡蓝色与橙红色渐变交织，内部暖光柔和流动，画面空灵，深蓝或者黑色背景。虽然人物也是做到了一致性，但原图的背景、结构以及图片的比例却发生了较大的变化。
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联通破解扩散模型速度质量零和博弈，推理速度提升5倍丨CVPR 2025 Highlight
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ChatGPT广告代码泄露！奥特曼一年三变脸：从“广告令人不安”到“并非完全不可取”
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但另一方面，如果ChatGPT只是用户展示它猜测的最佳酒店（无论OpenAI是否接受广告付费），然后用户点击一下就可以预订，它收取的佣金与其他任何酒店一样，没有任何其他因素影响最终结果，只是收取一些交易费，奥特认为这大概是可以接受的。ChatGPT目前的用户规模已经达到了惊人的水平，根据OpenAI官方数据，ChatGPT每周有8亿活跃用户，每天处理的对话请求达到25亿次。也有消息称，OpenAI对商业模式的改变与组织吸收了太多来自Meta的员工有关，而广告收入占Meta营收的97%以上。
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6B文生图模型，上线即登顶抱抱脸
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首先值得表扬的是，AI确实看懂的题目要让他干什么，漫画形式+科普内容的理解是到位的，并且强调出了AI之所以没办法很好处理过长的上下文内容的原因。你别说，从图片效果看，树干和藤蔓被红蓝生物光点覆盖，街道里雾气弥漫，整体效果已经有了很强的电影级真实感，感觉下一秒“魔狗”就跑来抓人了。处理，最近《怪奇物语5》火得不行，我直接让它整了个“颠倒世界”的写实街景，要求有变异生物、咕噜咕噜的光点、氛围感拉满那种～但还是暴露一些小bug，一是文字变形问题，二是可能受限于图像尺寸的原因，科普原理解释的还是太浅，也能理解。
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