AI新闻日报3.5：DeepSeek-R2 或将提前上线

原创 已于 2025-03-05 22:23:56 修改 · 333 阅读 · 4 ·
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#人工智能

于 2025-03-05 22:18:43 首次发布

以下是 2025 年 3 月 5 日的 AI 新闻日报：

商业圈

  • 华为推出 AI 存储产品：华为在 MWC 2025 期间推出 OceanStor A800，专为 AI 大模型场景设计，可提升 30% 算力利用率，实现毫秒级推理响应，支持海量数据吞吐。
  • 小米启动汽车出海：小米集团宣布启动汽车出海准备工作，2027 年正式进入国际市场，其 SU7 Ultra 车型在 MWC 2025 欧洲首秀展示 AI 驱动的智能驾驶技术。
  • 联想集团香港创新科技大会：2025 年联想集团香港创新科技大会于 3 月 5 日举办，展示 AI 在文化、教育等行业赋能成果，如 AI 赋能香港太白海鲜舫数字重构等，联想还在香港投资逾 10 亿港元，孵化 20 余家初创企业。
  • 中国移动布局行业大模型：中国移动总经理何飚在 2025 年世界移动通信大会上透露，中国移动已布局超过 40 款行业大模型，打造 “九天” 多模态通用大模型，沉淀超大规模高质量行业数据集。

论文项目

  • 深圳威科未来获专利：国家知识产权局信息显示，深圳威科未来科技有限公司取得 “一种通过流程图实现任务型 AI 对话系统的方法” 的专利，授权公告号 CN 118194879 B。

普通用户可以接触到的新模型工具

  • MiniMax 发布 Image-01：MiniMax 于 3 月 5 日推出全新图像生成模型 Image-01，基于 01 系列技术架构，将线性注意力机制大规模应用于图像生成领域，支持长达 400 万 token 的上下文输入能力，还开源部分核心模块，推出低价 API 服务。
  • DeepSeek-R2 或将提前上线：国内 AI 巨头 DeepSeek 宣布原定 5 月发布的新一代 AI 模型 R2 可能提前面世，主打编程能力和多语言推理升级。
  • 联想 AI PC：联想展示 20 多款 AI PC 产品，包括全球首款超轻薄太阳能概念 PC 和外折屏概念 AI PC 等，其中联想 YOGA 360 14 Aura AI 元启版内嵌天禧个人智能体系统，可构建用户专属知识图谱。

日报有用记得关注，你们的关注是我最大的动力！！！！！

从零开始：DeepSeek-R1模型部署与使用指南
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-26 610
本文详细介绍了DeepSeek-R1模型的部署流程和使用方法，从环境准备到模型部署，从基础使用到高级应用，为开发者提供了一份完整的实践指南。通过具体的代码示例和最佳实践，帮助读者快速上手DeepSeek-R1模型。环境准备和配置模型部署流程基础使用示例高级应用场景性能优化建议常见问题解决方案。
论文：DeepSeek-V3 Technical Report
02-21
DeepSeek-V3 是 DeepSeek 团队推出的最新一代人工智能模型，旨在通过技术创新和性能优化，进一步提升模型在多任务、多领域场景下的表现。本技术报告详细介绍了 DeepSeek-V3 的架构设计、训练方法、性能评估以及应用...
重磅！DeepSeek有望提前发布新一代模型R2和V4
2401_85343303的博客
03-27 6748
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。
DeepSeek-R1 vs Claude-3.5：MMLU-Redux 92.9%对88.9%全面对比
gitblog_00456的博客
09-16 588
你是否在寻找能够处理复杂推理任务的AI模型？当面对数学难题、代码编写或逻辑分析时，选择合适的工具往往决定了解决方案的质量与效率。本文将深入对比两款顶尖推理模型——DeepSeek-R1与Claude-3.5-Sonnet，通过多维度性能测试揭示它们的真实能力边界。 读完本文，你将获得： - MMLU-Redux等20+权威 benchmark 的横向对比数据 - 数学推理/代码生成/语言理解三大...
AI界拼多多：DeepSeek-V3
qq_41906909的博客
01-08 957
综合评估显示，DeepSeek-V3 的性能优于其他开源模型，并实现了与领先的闭源模型相当的性能。它是一款完全国产的自研开源大模型，基于 MoE 架构，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练，而且最为恐怖的是训练成本上，这次V3版本主需要557万美元，仅需2000多张卡就可以完成。最近说实话，关于deepseek的消息有点多，我也是进行了一番体验，概况来说就是很不错，但是也没那么神，本周我会出一期关于deepseek-V3的视频，来详细说说它到底怎么样。
革命性AI编程新范式：DeepSeek-LLM与DeepSeek-Coder强强联合
gitblog_00970的博客
11-11 814
还在为复杂编程任务头疼吗？还在寻找能真正理解需求并生成高质量代码的AI助手吗？DeepSeek团队带来了突破性的多模型协作方案——将DeepSeek-LLM的语言理解能力与DeepSeek-Coder的专业编码能力完美结合，开启AI辅助编程的新纪元。 通过本文，你将获得： - DeepSeek双模型协作的核心原理 - 实战级的多模型集成方案 - 性能对比与优化策略 - 企业级部署的最佳实践 #
网传5月会发布的DeepSeek-R2，什么时候才会发布？
m0_63171455的博客
05-30 2381
近日，DeepSeek 团队披露了一篇名为《DeepSeek-R2:China’s Bold Answer to the AI Race - What You Need to Know》的文章。从中，我们得以深入了解。即将推出的 DeepSeek-R2，正引发全球范围内的高度关注与期待。中国 AI 初创企业 DeepSeek 计划于 2025 年5月底推出的 DeepSeek-R2，被外媒视作 “撼动硅谷霸权的重磅力量”，更是中国在通用人工智能（AGI）赛道上的关键一击。
5分钟搭建本地AI编程助手：DeepSeek-Coder零门槛部署指南
gitblog_00470的博客
09-11 275
你还在为重复编码任务浪费时间？还在为学习新语言语法发愁？本文将帮助你在5分钟内部署DeepSeek-Coder本地代码生成环境，让AI成为你的编程搭档。读完本文你将获得：本地代码补全/生成能力、多语言支持、项目级代码理解，以及无需联网的隐私保护开发体验。 ### 项目简介与核心优势 DeepSeek-Coder是由深度求索（DeepSeek）开发的代码大语言模型系列，包含1B到33B多种规格，...
AI智能体研发-模型篇（二）：DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战
瓦罗兰特顶级C位的博客
08-13 3365
DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战
纯本地AI知识库搭建：DeepSeek-R1+AnythingLLM全流程
欢迎关注公众号“雨林寻北”，添加个人微信codetrend（备注技术）。
08-07 364
在数据隐私与效率需求双重驱动下，本地部署AI知识库已成职场刚需。本文基于DeepSeek-R1开源模型与AnythingLLM文档处理工具，构建一套私有化智能问答系统，30分钟即可让电脑变身专业分析师。
论文：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
02-21
DeepSeek-R1项目包含了两个主要的模型版本：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1.2。DeepSeek-R1-Zero是一个利用大规模强化学习训练的模型，它没有进行监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT）作为初步步骤，它展示出...
AI大模型部署方案：DeepSeek-R1高性能部署实践与KTransformers应用
02-21
适合人群：具有一定的Python开发经验的研究员或工程师，特别是那些希望降低大型语言模型如DeepSeek R1部署成本的专业人士。 使用场景及目标：为企业用户提供低成本的高性能大模型推理方案，使得他们能够在资源受限的...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 230
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 417
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 285
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 407
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 407
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1908
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 499
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
vscode的codebuddy如何切到tencent：deepseek-v3
07-26
在 VSCode 的 CodeBuddy 插件中切换模型至 `tencent:deepseek-v3` 是一项简单且直接的操作。该插件集成了多个 AI 模型，包括 `DeepSeek R1/V3` 和 `HunYuan-Turbo S`，并且支持在对话输入框的左下角选择 `tencent-deepseek-v3` 模型[^3]。 ### 操作步骤如下： 1. **打开 VSCode** 并确保你已经成功安装了 **CodeBuddy（腾讯云代码助手）** 插件。如果尚未安装，请前往 VSCode 的扩展商店，搜索“腾讯云代码助手”，并点击 **Install** 完成安装[^1]。 2. 安装完成后，打开 CodeBuddy 插件界面。通常可以通过侧边栏中的图标或者使用快捷键 `Ctrl + Shift + P` 打开命令面板，然后输入“CodeBuddy”相关命令来启动插件。 3. 在插件界面中，找到并打开 **对话输入框**。通常该输入框位于界面的底部或中间区域，用于与 AI 进行交互。 4. 在 **对话输入框的左下角**，你会看到当前使用的 AI 模型名称。点击该区域，系统将弹出一个下拉菜单，列出所有可用的模型选项。 5. 在下拉菜单中，选择 **tencent:deepseek-v3** 模型。此时，插件将立即切换至该模型，并在后续的对话或代码生成任务中使用它。 ### 示例代码调用（可选） 如果你希望在本地通过代码调用 `tencent:deepseek-v3` 模型，可以使用腾讯云提供的客户端工具或 API 接口。例如，使用 Python 调用模型的示例代码如下： ```python import requests # 设置 API 请求的 URL 和认证信息 url = "https://api.tencent.com/deepseek/v3" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } # 构建请求体 data = { "model": "tencent:deepseek-v3", "prompt": "请帮我写一个简单的 Python 函数，用于计算两个数的和。", "max_tokens": 100 } # 发送 POST 请求 response = requests.post(url, headers=headers, json=data) # 解析响应结果 if response.status_code == 200: result = response.json() print("模型生成的代码：") print(result["choices"][0]["text"]) else: print("请求失败，状态码：", response.status_code) ``` 请注意，上述代码需要替换 `YOUR_API_KEY` 为你自己的 API 密钥，并确保你已经开通了相关服务[^4]。 ---
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