DeepSeek
刚刚，新版DeepSeek-R1正式开源！直逼o3编程强到离谱，一手实测来了
就在今天凌晨，新版DeepSeek-R1正式开源了！ DeepSeek-R1-0528模型权重已上传到HuggingFace，不过模型卡暂未更新。 项目地址：，DeepSeek-R1完成了超进化，编码能力强到离谱，而且思考时间更长了。
DeepSeek 全新开源R1-0528 模型登场，性能媲美 OpenAI o3 模型
今天凌晨，知名的开源大模型平台 DeepSeek 发布了其最新版本 R1（0528），引起了广泛关注。 此次发布没有附带详细说明，DeepSeek 选择了 “悄然” 开放模型，预计后续会发布模型卡，进一步介绍其功能。 据悉，R1-0528版本的性能在著名代码测试平台 Live CodeBench 上的测试结果显示，其表现与 OpenAI 最新的 o3模型相当。
DeepSeek R1模型发布0528版 各方面全面提升
DeepSeek官方宣布其R1模型已完成小版本试升级，并已开放给用户进行测试。 此次升级后的模型被命名为「DeepSeek-R1-0528」，在多项测试中展现出惊人的性能。 新版DeepSeek-R1-0528在编程能力、审美设计以及代码完成度上均实现了显著提升。
「DeepSeek 技术解析」：LLM 训练中的强化学习算法
我们将深入探讨 DeepSeek 模型训练策略中的关键创新之一[1, 2]：群组相对策略优化（Grouped Relative Policy Optimization，GRPO）[3]。 为确保本文自成体系并阐明 GRPO 的理论基础，我们将首先介绍强化学习的基础概念，重点解析强化学习（RL）及基于人类反馈的强化学习（RLHF）在 LLM 训练中的核心作用。 接着我们将探讨不同的强化学习范式，包括基于价值的强化学习、基于策略的强化学习和 Actor-Critic 强化学习，回顾经典算法如置信域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO），最后解析 GRPO 带来的优化创新。
利用DeepSeek与Python自动生成测试用例！
在当今快节奏的软件开发领域，自动化测试已然成为保障软件质量的中流砥柱。 传统手动编写测试用例的方式，非但耗时费力，还极易遗漏关键场景。 所幸，AI 技术的飞速发展为我们带来了全新的解决方案。
OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
DeepSeek-R1引爆了LLM推理革命。 至今，过去一百多天了，引发了持续复制DeepSeek-R1的热潮。 DeepSeek-R1的秘籍在于强化学习微调算法：群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）。
AI实战派：解密DeepSeek企业级项目！AI不是炫技，而是回归需求的必然答案
嘉宾 | 陈亮、张云波主持人 | 薛彦泽撰稿 | 李美涵在AI创业的浪潮里，最迷人的地方莫过于人人都知道这里是风口，却仍然能够各自找到属于自己的机会点。 在众多试图乘上AI风口的创业者中，亨宝科技的CEO张云波和AI创智坊的主理人陈亮无疑是特别的存在。 张云波早年投身于鸿蒙生态，今年年初就敏锐捕捉到DeepSeek大模型兴起的契机，迅速将注意力投向AI领域的应用开发。
首个 AI 翻译实战榜单发布，GPT-4o 领跑市场
在全球 AI 翻译技术迅速发展的背景下，首个应用型 AI 翻译测评榜单 TransBench 正式发布。 这一榜单由阿里国际 AI Business 团队、上海人工智能实验室和北京语言大学联合推出，旨在为行业提供标准化的翻译质量评估。 传统翻译评测不同，TransBench 引入了幻觉率、文化禁忌词和敬语规范等新指标，专注于大模型翻译中的关键问题。
杭州市政府工作报告点名 DeepSeek，力挺算法模型企业发展
据澎湃新闻报道，在5月22日开幕的杭州市十四届人大五次会议上，市长姚高员所作的政府工作报告中特别提到了人工智能企业 DeepSeek（深度求索）及其开源大模型。 报告回顾了2024年杭州的工作成就，肯定了 DeepSeek 等一批大模型在低成本下取得出色表现，并指出其发展“震动全球同业”。 DeepSeek 作为杭州本土新兴科技力量的代表，与其他五家初创公司一同在去年底至今年初迅速崛起，被誉为“杭州六小龙”。
24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral沉默好久，果然在憋大招。 刚刚发布最新开源编程模型Devstral，在软件工程任务上一举超过DeepSeek全家桶和Qwen3 235B。 并且参数只有24B，可以在单卡RTX4090甚至32G内存的Mac上运行。
RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统
创建 Next 项目首先，使用 npx create-next-app@latest 根据提示完成 Next 项目的创建：复制创建好项目之后，在 src/app 目录下新建 rag 目录，本次 demo 的代码都将放在这里。 知识库构建接下来，我们将构建知识库，主要目标是将准备好的 pdf 通过向量化存到向量数据库中，以便后续的检索。 由于本次 RAG 系统的开发都要依赖 LangChain 框架，所以我们先在项目中安装 LangChain 框架和核心依赖：复制文档加载LangChain 的 DocumentLoaders[1] 提供了种类丰富的文档加载器，可加载文件系统的文件也可以加载线上文件，包括 csv、docx、pdf、pptx、html、github、youtube等等。
DeepSeek发布大模型训练端到端论文，展示卓越工程深度
近日，DeepSeek发布了一篇关于大模型训练的最佳端到端技术论文，引发业界广泛关注。 该论文全面阐述了DeepSeek在大模型研发中的技术突破，涵盖软件、硬件及混合优化方案，展现了其令人惊叹的工程深度。 在**软件**层面，论文详细介绍了多头潜在注意力机制（MLA），显著降低推理过程中的内存占用;FP8混合精度训练通过低精度计算提升效率，同时保证数值稳定性;DeepEP通信库优化了专家并行(EP)通信，支持FP8低精度操作，加速MoE模型训练与推理;LogFMT对数浮点格式则通过均匀化激活分布，进一步优化计算效率。
CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
DeepSeek-R1火了，推理模型火了，思维链（Chain-of-Thought，CoT）火了！ 模型很聪明，问题是：它还听你的话吗？ 思维链很好，但代价呢？
华为 + DeepSeek 推理性能创新高，技术报告公布
华为不仅已经将昇腾在超大规模 MoE 模型推理部署的技术报告分享了出来，在一个月时间内，还会把实现这些核心技术的相关代码也都会陆续开源出来。
北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper！梁文锋署名
重磅惊喜！ 北大与DeepSeek合作，并由梁文锋亲自提交到arXiv的论文，将有望斩获ACL 2025最佳论文（ACL Best Paper）。 图片论文地址：，总投稿数高达8000多篇，创历史之最，而ACL 2024总投稿数仅为4407，几乎翻倍！
微软纳德拉应对 AI 新挑战，DeepSeek 崛起引发战略调整
R1的处理成本仅为OpenAI的3.6%，且开源免费，威胁微软对OpenAI的巨额投资。纳德拉迅速组织团队评估并应对，最终选择拥抱竞争，将R1整合进微软云服务Azure。这一事件揭示了纳德拉对AI商品化的独特思考，以及微软在AI战略上的灵活调整。
DeepSeek-V3 发布新论文，揭示低成本大模型训练的奥秘
近日，DeepSeek 团队发布了关于其最新模型 DeepSeek-V3的一篇技术论文，重点讨论了在大规模人工智能模型训练中遇到的 “扩展挑战” 以及与硬件架构相关的思考。 这篇长达14页的论文不仅总结了 DeepSeek 在开发 V3过程中的经验与教训，还为未来的硬件设计提供了深刻的见解。 值得注意的是，DeepSeek 的 CEO 梁文锋也参与了论文的撰写。
英伟达发布新 RL 范式：受 DeepSeek-R1 启发，重塑 AI 模型外部工具能力
英伟达联合推出 Nemotron-Research-Tool-N1 系列模型，受 DeepSeek-R1 启发，采用新型强化学习（RL）范式，强化模型推理能力。
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