- 2月10日消息，龍芯中科官方宣布，搭載龍芯3號CPU的設備成功啟動運行DeepSeek R1-7B模型，實現本地化部署，性能卓越，成本優異。據介紹，龍芯日前聯合太初元碁等產業伙伴，僅用2小時即在太初T100加速卡上完成DeepSeek-R1系列模型的適配工作，快速上線包含DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在內的多款大模型服務。目前，龍芯正積極攜手太初元碁、寒武紀、天數智芯、算能科技、openEuler等合作伙伴，全力打造DeepSeek系列模型的多形態推理平臺。此外，采用龍芯3A600
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龍芯 CPU AI deepseek
- DeepSeek強敵來了！ 被譽為「AI教母」的知名華裔美籍科學家李飛飛領導的團隊，以低于50美元的云計算成本，成功訓練出名為「s1」的人工智能推理模型。 此模型在數學和編碼能力測驗中的表現，據稱媲美OpenAI o1和DeepSeek R1等尖端推理模型。科創板日報、新浪科技報道，李飛飛團隊的s1模型并非從頭訓練，而是建立在阿里巴巴的Qwen2.5 和 Google DeepMind的Gemini 2.0 Flash Thinking的基礎之上。 他們搜集了1000個精心挑選的問題及其解答，并通過記錄
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DeepSeeK AI模型 李飛飛
- 近日，想必諸多用戶都懷揣著這樣的疑惑：我的手機為何頻頻推送關于 DeepSeek 的資訊？這 DeepSeek 究竟是什么？它又為何能在問世之際，就引發如此熱烈的關注與轟動？DeepSeek，全稱杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司，其起源于一家中國的對沖基金公司 High-Flyer。2023 年 5 月 High-Flyer 剝離出一個獨立實體，也就是 DeepSeek。這是一家致力于打造高性能、低成本的 AI 模型。它的目標是讓 AI 技術更加普惠，讓更多人能夠用上強大的 AI 工具。DeepS
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DeepSeek
- 2月8日消息，中國AI企業深度求索（DeepSeek）最新發布的推理模型R1撼動了美國主導的人工智能生態系統，導致芯片巨頭英偉達（NVIDIA）市值縮水數千億美元。在行業龍頭應對沖擊波之際，中小型AI企業卻將此視為規模化發展的戰略機遇。多家AI相關企業表示，DeepSeek的崛起對其而言是"重大機遇"而非威脅。AI芯片初創公司Cerebras
Systems首席執行官安德魯·費爾德曼（Andrew Feldman）指出："開發者正積極尋求用DeepSeek
R1等開源
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AI DeepSeek R1
- 近日，DeepSeek發布Janus Pro模型，其超強性能和高精度引起業界關注。英特爾? Gaudi 2D AI加速器現已針對該模型進行優化，這使得AI開發者能夠以更低成本、更高效率實現復雜任務的部署與優化，有效滿足行業應用對于推理算力的需求，為AI應用的落地和規模化發展提供強有力的支持。作為一款創新性的 AIGC模型，DeepSeek Janus模型集成了多模態理解和生成功能。該模型首次采用統一的Transformer架構，突破了傳統AIGC模型依賴多路徑視覺編碼的限制，實現了理解與生成任務的一體化支
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英特爾 Gaudi 2D AI加速器 DeepSeek Janus Pro
- 根據TrendForce集邦咨詢最新研究，DeepSeek近期連續發布DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等AI模型，將促使終端客戶未來更審慎評估投入AI基礎設施的合理性，采用更具效率的軟件運算模型，以降低對GPU等硬件的依賴。CSP則可能擴大采用自家ASIC基礎設施，以降低建置成本。因此，2025年以后產業對GPU
AI芯片或半導體實際需求可能出現變化。 TrendForce集邦咨詢表示，全球AI
Server市場自2023年起快速成長，預期2025年占整體Server出貨比
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AI 基建 DeepSeek
- DeepSeek模型雖降低AI訓練成本，但AI模型的低成本化可望擴大應用場景，進而增加全球數據中心建置量。光收發模塊作為數據中心互連的關鍵組件，將受惠于高速數據傳輸的需求。未來AI服務器之間的數據傳輸，都需要大量的高速光收發模塊，這些模塊負責將電信號轉換為光信號并通過光纖傳輸，再將接收到的光信號轉換回電信號。根據全球市場研究機構TrendForce集邦咨詢統計，2023年400Gbps以上的光收發模塊全球出貨量為640萬個，2024年約2,040萬個，預估至2025年將超過3,190萬個，年增長率達56.
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TrendForce 集邦咨詢 DeepSeek 低成本AI 光通信 光收發模塊
- 12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合（MoE，使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域）模型，激活參數 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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DeepSeek-V3 AI 大語言模型 人工智能
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