DeepSeek精度效率双提升，华为&信工所提出思维链“提前退出”机制
DeepSeek精度效率双提升，华为&信工所提出思维链“提前退出”机制长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。
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7913 点击 2025-05-12 10:45
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长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。
今年3月，DeepSeek迅速席卷全国医疗机构。据不完全统计，短短一个月内全国已经有 超300家 医院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、广东、河北、湖南、江苏等二十多个省市和自治区。
“DeepSeek告诉我们，投流的逻辑是不成立的。”5月8日，久不露面的阶跃星辰CEO姜大昕，出现在北京的一场媒体沟通会上“在多模态领域，如果任何一个方面有短板，都会延缓探索AGI进程。”姜大昕给出了一个鲜明的判断。过去一年中，他在不同场合都在反复提及：多模态是实现AGI的必经之路
2025年一季度全球AI应用市场呈现爆发式增长，海外MAU达9.8亿（环比增15%），中国MAU达4.62亿（环比增101%）。DeepSeek以低成本开源策略颠覆行业，推动中国AI普及。Agent形态应用主导全球，AI聊天机器人、视频创作等赛道高速增长，虚拟角色和教育学习粘性突出。字节、腾讯等头部公司多端布局，中国AI应用出海聚焦视频、图像等赛道，OpenAI商业化表现强劲。
近日，来自SGLang、英伟达等机构的联合团队发了一篇万字技术报告：短短4个月，他们就让DeepSeek-R1在H100上的性能提升了26倍，吞吐量已非常接近DeepSeek官博数据！
AI视频的DeepSeek时刻什么时候来？没想到吧，这就来了。
最近，DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献，并用“huge speedup”介绍了这次性能提升。
法国初创Mistral，刚刚推出定价碾压DeepSeek V3的模型，而模型性能，却超过Claude Sonnet 3.7的90%。不过在网友们的实测中，它却翻车了？有人建议：不必下载浪费流量和硬盘空间。
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron，是怎么训练出来的？刚刚放出的论文，把一切细节毫无保留地全部揭秘了！
随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。