近日，網絡上流傳出一份關于某知名明星的黑料，引發了大量關注和討論。消息來源雖眾多，但真相依舊撲朔迷離。許多網友對于這些爆料的真實性表示質疑，認為有必要保持理性，并深入探討背后的原因。這場圍繞明星私生活的熱議，也讓人們再次反思名人光環之下的復雜人性。
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2月28日，在“開源周”第五天，DeepSeek宣告開源Fire-Flyer文件體系（3FS），以及根據3FS的數據處理結構Smallpond。
Fire-Flyer文件體系（3FS）是一種運用現代SSD和RDMA網絡的悉數帶寬的并行文件體系，是一切DeepSeek數據拜訪的助推器。
其特色有：180節點集群中的聚合讀取吞吐量為6.6TiB/s；25節點集群中GraySort基準測驗的吞吐量達3.66TiB/min；每個客戶端節點的KVCache查找峰值吞吐量超越40GiB/s；具有強一致性語義的分化架構；在V3/R1中進行練習數據預處理、數據集加載、檢查點保存/從頭加載、嵌入向量查找和KVCache查詢推理。
Smallpond是輕量級的數據處理結構，其特色是根據DuckDB的高性能數據處理可擴展性，可以處理PB等級數據集無需繼續運轉的服務，以及操作簡潔。
至此，DeepSeek為期五天的“開源周”活動正式收官。
2月21日，DeepSeek宣告，從2月24日起將開源5個代碼庫，以徹底通明的方法與全球開發者社區共享他們的研究進展。
2月24日，DeepSeek宣告開源FlashMLA。FlashMLA是DeepSeek用于Hopper GPU的高效MLA解碼內核，并針對可變長度序列進行了優化，現已投入生產。
2月25日，DeepSeek宣告開源DeepEP，即首個用于MoE模型練習和推理的開源EP通訊庫。
2月26日，DeepSeek宣告開源DeepGEMM。其一起支撐密布布局和兩種MoE布局，徹底即時編譯，可為V3/R1模型的練習和推理供給強壯支撐等。
2月27日，DeepSeek宣告開源Optimized Parallelism Strategies。其主要針對大規劃模型練習中的功率問題。
開年以來，DeepSeek繼續熾熱。QuestMobile數據顯現，自上線以來至2月9日，DeepSeek App的累計下載量已超1.1億次，周活潑用戶規劃最高近9700萬個。
日前，有音訊稱，原計劃本年5月發布的DeepSeek-R2模型正在加快開發，或將提早發布。新模型有望能生成更好的代碼，并運用英語之外的言語進行推理。對此，DeepSeek母公司幻方量化回應稱，以官方音訊為準。
印度科技服務商Zensar的首席運營官以為，DeepSeek-R2模型的發布或將成為AI職業的關鍵時刻。DeepSeek成功打造了具有高性價比的AI模型，將促進全球公司加快研制進程，打破現在少量企業獨占的格式。
現在，OpenAI、谷歌、xAI、Anthropic、阿里等已相繼上新深度推理/深度考慮模型。字節跳動旗下AI幫手豆包也被傳正在小范圍測驗深度考慮模型的不同試驗版別，且接入的不是DeepSeek模型。
（文章來歷：我國基金報）。
