- 2月28日消息,今日,DeepSeek开源周第五天,也是最后一天,亮出的是3FS,一种高性能并行文件系统。3FS(Fire-Flyer File System)专为充分利用现代固态硬盘(SSD)和远程直接内存访问(RDMA)网络的带宽而设计,能够加速对数据存储和访问。据介绍,在180节点的集群中,3FS能够提供高达6.6 TiB/s的聚合读取吞吐量。此外,在25节点的集群上,3FS通过GraySort基准测试,达到了3.66 TiB/min的吞吐量。3FS不仅在数据吞吐量上表现突出,还在单客户端节点的KV
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DeepSeek 开源 数据存储 访问方式 3FS
- 随着DeepSeek的爆火,许多工业服务商和工业企业纷纷接入DeepSeek,工业AI市场也将迎来新变局——DeepSeek将加速工业AI的应用普及,工业软件边界也在被AI逐步重构。在此大背景下,国际数据公司(IDC)于今年发布AI+工业软件、工业大模型等一系列研究报告。领先供应商和企业积极接入DeepSeek爆火后,据不完全统计已有几十家工业软件、工业互联网、工控自动化等领域专业服务商快速行动,宣布产品和解决方案接入DeepSeek。除了开源免费以及响应市场热点的因素外,大部分接入DeepSeek的供应
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DeepSeek 工业AI 工业软件
- 从AI服务器到AI PC,如何快速的用上DeepSeek成为热门问题。无论DeepSeek Janus-Pro把多模态提升到了一个新层次,还是媲美主流的DeepSeek-V3,或者应用于本地的DeepSeek-V3,对存储都提出了新的需求。以完整未蒸馏的DeepSeek R1模型为例,这是一个拥有6710亿参数的混合专家(MoE)模型,未量化版本的文件体积高达720GB,而动态量化版本也达到150GB到400GB之间。DeepSeek让GPU算力一下子得到了空前的释放,允许厂商将更多的资源集中到其它关键硬
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DeepSeek 存储 AI加速 铠侠
- 2 月 26 日消息,据“晚点 LatePost”昨日报道,继飞书之后,字节跳动 AI 视频生成产品“即梦”正在考虑使用 DeepSeek。DeepSeek 的爆火也带来了需求溢出和联动玩法。报道称,比如先用 DeepSeek 生成更精细的视频脚本、再在即梦生成视频。即梦用户数在春节前后增长迅速,第三方监测平台 QuestMobile 数据显示,即梦去年 12 月底的周活约为 76 万,截至 2 月中旬接近 200 万,一个半月涨了接近 3 倍。即梦是剪映旗下 AI 创作平台,具备图片生成、视频生成等一系
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字节跳动 AI 视频 即梦 DeepSeek
- 2 月 26 日消息,据“券商中国”25 日晚消息,幻方量化相关人士就“DeepSeek 新一代 AI 模型 R2 提前发布”的消息回应称:以官方消息为准。2023 年 7 月 17 日,幻方量化成立了深度求索 AI 公司,后于今年 1 月发布 DeepSeek-R1 模型。附前情提要:昨日路透社援引三位知情人士消息称,DeepSeek 正在加速 R2 模型的发布计划,原计划为 5 月,现正努力提前。知情人士表示,新模型有望能生成更好的代码,并能够用英语以外的语言进行推理。除此之外,DeepSeek 本月
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幻方量化 DeepSeek-R2 AI
- 2月25日消息,随着玩具市场逐渐掀起智能化风潮,AI玩具不断涌现。接入DeepSeek大模型后的AI玩具,为玩具行业注入了前所未有的互动体验。业内人士指出,AI玩具不仅能理解孩子们的言语,还能根据反应进行智能学习和适应,从而提供个性化的互动服务。相比于传统玩具,各大电商平台AI玩具销售火爆。某平台数据显示,今年1月AI技术带动产品销量环比增长达6倍。相关数据显示,2024年AI玩具市场规模已达181亿美元,预计到2033年,该领域全球市场规模将增长至600亿美元。
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AI玩具 deepseek
- 2月24日消息,今天凌晨3点,全球最大开源平台之一huggingface联合创始人兼首席执行官Clement Delangue发布了最新数据:中国开源大模型DeepSeek-R1在150万模型中,成为该平台最受欢迎的开源大模型,点赞超过1万。前不久,Clement还特意发文恭喜DeepSeek-R1的下载量超过1000万次,同样创造了huggingface平台有史以来最受欢迎的模型。DeepSeek在春节期间爆火,不光在国内人尽皆知,在海外也非常受关注,甚至美国访问量一度登顶。不光是接口方面使用量巨大,甚
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deepseek 开源大模型 AI
- 2月24日消息,尽管投资者曾一度产生疑虑,但来自大型科技企业、各国政府以及风投机构的巨额资金正以前所未有的速度流入人工智能领域。要理解这一现象背后的原因,关键在于洞察人工智能技术本身的演进趋势。当前,人工智能技术正从传统的大语言模型向推理模型和AI代理转变。传统的大语言模型,即多数免费人工智能聊天机器人所使用的模型,其训练过程需要消耗庞大的电力和计算时间。然而,随着技术的进步,我们正在迅速找到方法,在用户调用这些模型时减少其运行所需的资源。与之不同,基于大型语言模型的推理模型,其实际运行过程消耗的计算和电
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DeepSeek 人工智能 AI
- AI新创公司DeepSeek推出高效能、低成本的AI大模型,对科技巨头造成重大冲击,其中英伟达首当其冲。 1月底,英伟达股价一度暴跌17%。 外媒消息称,在马斯克发表搭载10万颗英伟达GPU的「地表最强AI」Grok-3 问世后,英伟达股价已收复失土,度过了「DeepSeek危机」。美国财经媒体报道,DeepSeek在AI效能取得突破性进展,导致英伟达在1月27日股价暴跌16.97%,收在118.42美元,市值蒸发近5000亿美元。 尽管如此,大型科技公司并未削减在AI领域的投资计划,并持续押注英伟达的技
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英伟达 DeepSeek
- 2月21日消息,前几日,理想汽车首次向外界完整展示了自研自制的碳化硅电驱技术体系——从碳化硅芯片设计、功率模块封装到电驱动总成制造的垂直整合能力。理想自研自产的碳化硅功率模块和新一代电驱动总成,已分别在理想汽车苏州半导体生产基地和常州电驱动生产基地量产下线。据理想汽车官方文化账号“有个理想”介绍,理想汽车在工厂的质检环节,搭载DeepSeek-VL视觉大模型的“硅基质检员”已经上岗。它的“身躯”由机械手和摄像头组成,可以不吃不喝、昼夜不停地工作,熟悉所有质检知识,几乎不会犯错。理想动力驱动的AI算法工程师
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DeepSeek-VL 碳化硅电驱 理想汽车
- 2月21日消息,尽管竞争日益激烈,OpenAI的用户规模仍在快速增长。OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普(Brad Lightcap)透露,截至今年2月,OpenAI的周活跃用户数已达到4亿,较2024年12月的3亿增长了33%。这一数据此前未被公开。莱特卡普将用户增长归因于ChatGPT的“自然发展过程”,随着其功能变得更加实用,且被更广泛的人群所熟知,用户的增加也水到渠成。他表示,“人们通过口口相传了解到它,看到它的实用性,看到朋友在使用它。尽管人们需要时间找到适合自己的应用场景,但从整体来看,人
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DeepSeek OpenAI
- 意义:中国汽车制造商正在积极采用DeepSeek的人工智能大语言模型,以加强其智能座舱系统的功能。在过去两周里,这款人工智能工具也受到了其他中国用户的广泛关注,从智能手机制造商到教育工具提供商等各大企业纷纷采用DeepSeek的大语言模型以增强其人工智能能力。展望:从汽车制造商宣布的融合DeepSeek大模型的计划来看,这些车企的做法主要集中在利用DeepSeek强大的推理能力来改善智能座舱系统的人机交互体验。中国汽车制造商正在积极采用DeepSeek的人工智能大语言模型,以加强其智能座舱系统的功能。中国
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中国汽车制造商 DeepSeek 人工智能 智能座舱
- AI技术的应用成为医疗行业突破困境的关键。DeepSeek作为近期持续霸榜的AI应用平台,其开源属性和强大的技术能力,正在深刻改变医疗行业的运作模式。通过智能化手段,不仅可以提高医疗服务效率,还能优化资源配置,缓解医护人员短缺的压力,为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。研华智能医疗团队敏锐地捕捉到这一需求,凭借其在智慧医疗领域的深厚积累,基于研华医疗边缘AI 电脑,利用DeepSeek-R1开源大模型进行私有化部署,打造医疗AI智能助手,致力于为医疗行业提供创新的解决方案。通过整合院内现有的信息系统矩阵、
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DeepSeek 智能医疗
- OpenAI首席执行官Sam Altman在社交平台上发文,对下一个开源项目的方向征询公众意见:一种是“相当小但仍需在GPU上运行的o3-mini级模型”,另一种则是“尽可能优化的手机大小模型”。这或许意味着OpenAI即将开源新的大模型。OpenAI上一次开源大语言模型,已经是2019年的事情了:11月6日,OpenAI正式发布了GPT-2最后一个部分的完整代码,其中包括含有15亿参数的最大版本。然而,自OpenAI于2022年年底推出ChatGPT以来,从GPT-3再到最新的OpenAI o3-min
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OpenAI 开源 大模型 DeepSeek
- 2025年2月16日,微信正式宣布灰度测试AI搜索功能,接入DeepSeek,标志着其在“超级应用生态”中嵌入生成式AI能力的战略升级。微信作为月活超13亿的国民级应用,其接入行为不仅是对用户搜索需求场景化的回应,也是微信在AI应用竞争中抢占入口级地位的关键动作,更是整个AI搜索行业发展的重要转折点。当下,据公开信息显示,中国搜索引擎用户规模已突破8.7亿,占网民总量的79%。在这样的大背景下,AI搜索与AI原生搜索正逐步改变传统搜索的用户搜索习惯。从技术层面剖析,传统搜索引擎主要依赖关键词匹配与排序算法
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