DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能

【本文由小黑盒作者@EZIOLX于11月28日发布，转载请标明出处！】

DeepSeek于11月27日推出新一代数学推理模型DeepSeekMath-V2，该模型采用创新的自我验证训练框架，专注于提升复杂数学问题中的推理严谨性。这一发布恰逢中国在全球开源AI模型市场份额首次超越美国，显示出中国在人工智能领域的快速崛起。

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

自我验证机制解决数学推理根本难题，传统方法仅关注最终答案准确性，难以保证推理过程的逻辑严谨性。DeepSeekMath-V2构建了“生成器-验证器”双模型架构，能对生成的数学证明进行自动审查，并通过元验证机制抑制模型幻觉。竞赛表现达到金牌水平，基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base构建的该模型，在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和2024年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水平，更在2024年普特南数学竞赛中获得118/120的近乎满分成绩。

开源战略助推中国AI领先，与此同时，麻省理工学院与Hugging Face的联合研究显示，中国开源模型下载份额已达17%，首次超过美国的15.8%。DeepSeekMath-V2已公开发布于Hugging Face和GitHub平台，遵循Apache 2.0开源协议。

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

DeepSeek推出自验证数学模型，中国开源AI首次超越美国

业界专家认为，这种“颠覆性”的模型发布方式——每周或每两周发布新模型并提供多种衍生版本——使中国在开源AI领域获得关键优势。而DeepSeekMath-V2的推出，进一步巩固了中国在数学推理这一AI核心领域的领先地位。

探秘Hugging Face与DeepSeek：AI开源世界的闪耀双子星
邓邓子的博客
02-11 2332
本文深入探讨 Hugging Face 和 DeepSeek 在 AI 开源领域的卓越贡献，剖析它们的技术优势、应用场景以及对未来 AI 发展的深远影响，带你领略 AI 开源世界的无限魅力。
大模型系列：DeepSeek大模型与应用场景介绍
IT技术分享社区
03-10 1903
在训练方法上，它结合了预训练和监督微调（SFT），并采用了混合精度 FP8 训练，这不仅降低了算力需求，还在保证模型计算精度的前提下，大幅度减少了内存使用和计算成本。让我们共同期待 DeepSeek 在未来能够创造更多的奇迹，为我们带来更多的惊喜和便利，也希望更多的人能够关注和了解 DeepSeek，一起探索人工智能的无限可能。在创意写作领域，它同样表现出色。比如，在学习物理时，对于 “量子纠缠” 这样抽象的概念，DeepSeek Chat 可以通过生动的比喻和详细的解释，让学生轻松理解其中的奥秘。
《DeepSeek R1：开源大模型的破局者》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
01-26 4575
DeepSeek - R1 的横空出世，无疑是人工智能发展历程中的一座重要里程碑。它以卓越的性能、创新的技术和亲民的价格，为全球人工智能领域带来了新的活力和机遇。从技术实力来看，DeepSeek - R1 在推理能力上达到了与 OpenAI o1 相当的水平，在数学、编程、自然语言处理等多个复杂任务中展现出了令人惊叹的表现。它的思维链可视化特性，更是为我们理解模型的推理过程提供了全新的视角，让人工智能的 “思考” 不再神秘。
中国AI新突破：DeepSeek声称其模型AIME测试超越OpenAI
网易智能
12-26 523
12月25日消息，尽管中国在获取尖端芯片方面面临限制，但中国初创企业在追赶美国前沿人工智能模型方面的速度却超出了业界许多人的预期。今年11月，总部位于北京的DeepSeek公司发布了其最新大语言模型的预览版本，并声称该模型的能力可媲美OpenAI于9月发布的推理模型o1预览版。近期，其他中国公司也提出了类似的声明。由阿里巴巴和腾讯支持的初创企业月之暗面表示，其开发的一款专注数学的模型在性能上已接近...
【技术干货】DeepSeek-R1：中国大模型Nature封面论文解析，纯强化学习方法与开源生态
lvaolan的博客
09-19 1143
DeepSeek-R1是中国大模型首次登上《Nature》封面，采用纯强化学习方法训练，成本仅29.4万美元却实现卓越性能。该模型在数学推理等测试中表现领先，自发涌现出自我反思、验证等高级推理策略。其开源模式已获1090万次下载，降低了AI研发门槛，为全球AI发展提供了新路径，证明了算法创新而非单纯规模扩展同样能实现AI突破。
DeepSeek复现狂潮！！完全开源！！
2401_85390073的博客
01-27 1355
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。
DeepSeek-AI推出无需标注自学习推理模型DeepSeek-R1
weixin_49122920的博客
09-19 794
DeepSeek-AI推出无需标注自学习推理模型DeepSeek-R1
DeepSeek开源新模型，华为AI芯片量产，干翻英伟达节奏
轻口味的专栏
05-01 1329
DeepSeek-Prover-V2的核心创新在于其​​递归定理证明冷启动框架​​​子目标分解​​：借助DeepSeek-V3大模型（671B参数）将复杂数学定理转化为层次化证明草图，并自动生成Lean 4形式化代码；​​分层求解​​：通过7B参数轻量化模型处理子目标证明，显著降低计算成本，同时保留DeepSeek-V3的思维链推理逻辑；​​数据闭环​​：将已验证的子目标证明与原始推理过程结合，构建强化学习训练数据集，最终训练出具备端到端验证能力的DeepSeek-Prover-V2-671B模型。
GitHub爆火！DeepSeek免费开源IMO金牌数学模型，性能惊人，建议收藏学习！
2401_84495872的博客
11-29 496
DeepSeek在感恩节发布免费开源的DeepSeekMath-V2模型，采用Apache 2.0协议。该模型在IMO数学竞赛上达到金牌水平(35分)，在Putnam竞赛中以118分超越人类最高分。与OpenAI和谷歌的闭源模型不同，DeepSeek完全公开权重。模型采用"Self-Verifiable"自验证技术，通过生成器-验证器架构确保推理正确性，在数学证明测试中全面领先，尤其在几何领域表现突出。
DeepSeek大模型训练及大模型训练师的价值和意义
一枚农夫，闲来有事聊聊天，交个朋友，让沉闷的生活畅想下
04-03 1633
一、训练定义与核心内容1.技术架构DeepSeek基于Transformer架构，融合稀疏注意力机制和混合专家（MoE）架构，通过自注意力机制处理长文本依赖关系，并通过MoE动态分配计算资源，实现轻量化参数与高性能的平衡。o创新点：引入专利数据管理技术减少冗余存储，优化训练效率；o模型版本：包括通用大语言模型（如DeepSeek-LLM）、代码模型（DeepSeek-Coder）及MoE模型（DeepSeek-MoE）。2.主要训练内容o数据准备。
【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切
weixin_48681435的博客
01-28 3818
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeek R1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获： 大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeek R1 是由 DeepSeek 于 2025 年 1 月 20 日发布的，它代表了开源推理模型领域的一次重大飞跃。DeepSeek R1 具备与顶级专有解决方案相媲美的能力，旨在让全球研究人员和开发者更容易接触到先进的推理、问题解决和实时决策能力。DeepSeek R1 是一款开源人工智能模型，其推理为核心设计，
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 387
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1325
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1845
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1514
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 984
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
二哈喇子！
12-01 7002
昇腾平台vLLM部署与性能优化实战摘要
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 987
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
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