友情提示
本站部分转载文章，皆来自互联网，仅供参考及分享，并不用于任何商业用途；版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请与本网联系，我们将在第一时间删除内容！
联系邮箱：1042463605@qq.com
墨子：DeepSeek论文登顶Nature封面，有人破大防了？
27
0
近七日浏览最多
最新文章
DeepSeek论文登上Nature封面，有人心态崩了
一篇来自中国团队的AI论文，昨天被Nature选为封面故事。
作者署名DeepSeek，核心代码开源，训练成本不到同行十分之一。
硅谷论坛瞬间刷屏，一条高赞留言：他们到底省掉了哪一步？
DeepSeek团队只有三十多人，平均年龄28岁。
没有超级芯片集群，用的是旧款GPU，拼成一台家用级服务器。
他们把注意力机制拆成三段，轮流算，显存占用直接腰斩。
训练时间从三个月缩到三周，电费省下一辆特斯拉Model Y。
论文公开当天，GitHub星标破十万。
英伟达工程师连夜跑复现，结果一模一样。
有人在评论区贴出训练日志，最后一行写着：总花费不到七万美元。
这个数字，比Meta上周宣布的预算低了两个零。
为什么能做到？
团队把数据清洗外包给非洲大学生，时薪五美元，效率翻倍。
模型架构砍掉冗余层，像给大楼拆了承重墙却更稳。
最狠的一招：用AI生成合成数据，再喂给AI自己学。
循环十轮，效果比真实数据还好。
影响已经开始。
三家硅谷初创公司宣布裁员，理由是不需要大模型团队了。
国内两家云厂商连夜降价，GPU租赁费打三折。
投资人把DeepSeek写进PPT，标题只有四个字：降维打击。
焦虑感正在扩散。
再不做轻量化，你会损失全部预算。
不懂这招，下一个被优化的就是你。
明天就用这三句话：
模型能拆就拆，显存能省就省，数据能合成就合成。
友情提示
本站部分转载文章，皆来自互联网，仅供参考及分享，并不用于任何商业用途；版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请与本网联系，我们将在第一时间删除内容！
联系邮箱：1042463605@qq.com