在娛樂圈中,常常會出現一些引人注目的“吃瓜”現象,明星們的私生活、緋聞以及潛在黑料成為公眾熱議的話題。近期,有關某知名藝人的爆料再次引發(fā)了廣泛關注。雖然真相尚未明朗,但各種消息迅速傳播,不少網友對此展開討論。這樣的情況不僅反映了娛樂圈的復雜性,也讓人對真相充滿期待。
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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(jié)點集群中的聚合讀取吞吐量為6.6TiB/s;25節(jié)點集群中GraySort基準測驗的吞吐量達3.66TiB/min;每個客戶端節(jié)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(xù)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(fā)者社區(qū)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(yōu)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(guī)劃模型練習中的功率問題。
開年以來,DeepSeek繼續(xù)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(guī)劃最高近9700萬個。
日前,有音訊稱,原計劃本年5月發(fā)布的DeepSeek-R2模型正在加快開發(fā),或將提早發(fā)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(fā)布或將成為AI職業(yè)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(yè)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(jié)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)。