强化学习训练框架:DeepSeek-R1摒弃传统监督微调,通过纯强化学习实现逻辑推理能力跃升,思维链长度达数万字。 FP8混合精度训练:降低内存占用与算力需求,同时保持计算精度。 2.多模态支持 跨模态处理:支持文本、代码、图像、音频及PDF/Excel文件解析。 长上下文窗口:可处理128K tokens输入与32K tokens输出,适用于
为了提高搜索效率,DeepSeek 利用并行计算(Parallel Computation)和分布式处理(Distributed Processing)技术。通过将大规模的文本数据和查询任务分解为多个小任务,并在多个计算节点上并行处理,DeepSeek 能够显著提升搜索速度和处理能力。 总结 DeepSeek 的核心机制集成了深度神经网络、词向量表示、注意力机制、交互式学习、知识...
DeepSeek（深度求索）是一家成立于2023年的中国人工智能创业公司 总部位于杭州 其目标直指通用人工智能（AGI）的实现 即在多种复杂场景中具备人类水平理解 推理和创造能力的AI系统 在当前全球AI竞争格局中 DeepSeek选择了一条独特的路径 以高效率为核心 通过算法创新降低大模型训练成本 同时构建开源生态加速技术迭代 这...
DeepSeek提供了丰富的预训练模型,涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。这些模型经过大规模数据集的训练,具有较高的准确性和鲁棒性,用户可以直接使用或在此基础上进行微调。 2.自动化模型优化 为了降低用户的技术门槛,DeepSeek引入了自动机器学习(AutoML)技术,能够自动选择最优的模型架构和超参数,从而...
一、DeepSeek 的核心技术原理 DeepSeek 技术是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，其核心在于理解和生成人类语言的能力。与传统的语言模型不同，DeepSeek 不仅能够识别文本中的关键词，还能理解句子的语义和上下文关系。这种能力源于其复杂的神经网络结构，特别是Transformer架构的应用，使得模型能够在处理长距离...
DeepSeek(深度求索)由前搜狗CEO王小川于2023年创立,其技术团队核心成员来自清华系AI实验室与头部互联网企业。这家专注AGI(通用人工智能)研发的公司,在成立首年即完成百亿级参数大模型训练,其技术路线呈现出三大显著特征: 1. 混合专家架构突破 采用MoE(Mixture of Experts)架构的DeepSeek-MoE-16B模型,在同等算力下实...
钓鱼欺诈是其中最为常见的手段，不法分子通过创建与DeepSeek相似的域名和界面，诱骗用户输入密码账号，进而窃取个人信息或骗取订阅费用。◉ 域名解析与攻击威胁 深入剖析当前仿冒DeepSeek的域名解析情况，我们发现其中高达60%的解析IP源自美国，其余则主要分散在新加坡、德国、立陶宛、俄罗斯以及中国。这一全球化的仿冒趋势...
这背后就不得不探析DeepSeek公司的股权架构，看到其背后的股权资本布局、股权控制设计、股权激励设计的格局和野心，同时基于未来的战略规划和股权布局，DeepSeek公司的股权架构还有进一步优化的空间。2、综合分析 股权架构分析：1、通过多层架构设计实现股权布局和控制权目的 主要通过有限合伙企业与公司实现了股权布局，架构...
· FP8混合精度训练：相比传统FP32训练，显存占用降低60%，训练速度提升2.3倍。这项技术使DeepSeek-R1 Ultra（671B）的训练周期从9个月缩短至4个月。· 多Token预测（MTP）：支持单次预测3-5个Token，使代码生成场景的推理速度提升18%，生成内容连贯性提高27%。二、Token机制：成本控制与效率优化 1. 计算规则...