经实测，FlashMLA在H800 SXM5平台上（CUDA 12.6），在内存受限配置下可达最高3000GB/s，在计算受限配置下可达峰值580 TFLOPS。。

《2024中国低代码平台市场现状与发展趋势研究报告》发布：“基座型”低代码平台，引领企业关键业务系统建设迈向新阶段,代码 ...

自从DeepSeek全球爆火以来，网上掀起了一股“向DeepSeek提问”的热潮，有人问职场规划，有人问情感困惑，还有人问它：如果要买一台100吋大屏电视，怎么选才不踩坑？没想到的是连续三次追问后，AI竟给出惊人一致的答案 ...

其中，基于 GRPO（ Group Relative Policy Optimization）强化学习方案尤其受到关注。业界先后开源了多个基于 GRPO 算法的 R1-zero ...

2、DeepSeek-R1 的强化学习方案中，其亮点之一在于通过 GRPO 算法取代了 RLHF 常用的 PPO，通过尽可能减少人类标注数据，设计纯 RL 的环境，用精心设计的奖励机制来训练模型自己学会推理。

以加快Scaling Post-Training的发展进程。 受到 DeepSeek-R1和 open-r1的启发，为了降低 R1 的复现门槛，我们用最低的成本<50元 在 0.5B 的预训练模型上复现了 R1-Zero 的“Aha Moment”（顿悟时刻）💡 项目的代码基础为 open-r1，由于官方例子需要 8x80G显卡，我们探索了一条更易 ...

《生成式人工智能》作者、人工智能商业化专家丁磊博士，特意提到了DeepSeek R1模型中所展现的“aha moment”顿悟时刻，即模型学会了反思，“这证明了其不断增长的推理能力，也说明了强化学习可以带来复杂甚至意想不到的结果。” 无论是对风格控制颗粒度的 ...

DeepSeek-R1 采用 6710 亿参数的 专家混合架构（MoE），但训练成本远低于 OpenAI 和 Meta 的同类模型。 人工智能在过去十年中的发展令人惊叹。其中，2017 年 Google 发布的“Attention Is All You Need”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破 ...

DeepSeek r1 模型惊艳亮相后，其 创新及模型实力获得了众多称赞和好评，但同时也因一些数据问题 被质疑其涉嫌抄袭OpenAI 模型。 平台声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。