
本期播客深入分析了开源 AI 模型 DeepSeek,着重讲解其通过降低精度(8 位浮点数)、并行计算优化以及改进输出机制(一次输出多个 token)等方式实现高效运算,从而在低端硬件上也能运行大型语言模型的技术细节。 播客指出 DeepSeek 并非在 AI 模型算法上创新,而是通过工程优化大幅提升性价比,并与 ChatGPT 的训练方法进行了对比,解释了 DeepSeek 利用已有模型数据进行二次训练的策略。 最终,播客展望了 AI 2.0 时代 AI 工具的应用前景,以及 AI 与物理世界的结合,例如 AI 控制的自动化设备。
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