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雷军在线挖人，传年薪千万级！DeepSeek 关键骨干罗福莉已离职加入小米，或领军小米大模型团队；小米将在大模型上奋起直追！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）AI圈的大新闻，雷总在线挖人，小米要发力大模型了！ 知情人士称，雷军认为小米在大模型领域发力太晚，于是亲自挖人，重金招募能够领军小米大模型的人才，支付的薪酬水平在千万元级别。 而且雷总已经初战告捷——帮小米赢得了DeepSeek的关键骨干罗福莉。
消息称雷军重金招募大模型领军人才，DeepSeek 罗福莉将加入小米
知情人士称，雷军认为小米在大模型领域发力太晚，于是亲自挖人，重金招募能够领军小米大模型的人才，支付的薪酬水平在千万元级别。（第一财经新皮层）
DeepSeek-VL2 AI 视觉模型开源：支持动态分辨率、处理科研图表、解析各种梗图等
DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 13 日）发布博文，宣布开源 DeepSeek-VL2 模型，在各项评测指标上均取得了极具优势的成绩，官方称其视觉模型正式迈入混合专家模型（Mixture of Experts，简称 MoE）时代。
DeepSeek V2 系列 AI 模型收官，联网搜索上线
DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 10 日）发布博文，宣布 DeepSeek V2 系列收官，推出 DeepSeek V2.5 的最终版微调模型 DeepSeek-V2.5-1210，主要支持联网搜索功能，全面提升各项能力。
DeepSeek首发国产类o1模型！人人可以免费使用！
20日晚8点，DeepSeek在自己官方公众号上放出了一个大杀器：全新自研的DeepSeek-R1-Lite 预览版正式上线。 据介绍，DeepSeek R1 系列模型使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。 该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果，并为用户展现了 o1 没有公开的完整思考过程。
推理性能直逼o1，DeepSeek再次出手，重点：即将开源
DeepSeek 又出手了，这次又是重磅炸弹。 昨晚，DeepSeek 上线了全新的推理模型 DeepSeek-R1-Lite-Preview ，直接冲击 OpenAI o1 保持了两个多月的大模型霸主地位。 在美国数学竞赛（AMC）中难度等级最高的 AIME 以及全球顶级编程竞赛（codeforces）等权威评测中，DeepSeek-R1-Lite-Preview 模型已经大幅超越了 GPT-4o 等顶尖模型，有三项成绩还领先于 OpenAI o1-preview。
推理模型 DeepSeek-R1-Lite 预览版上线，号称媲美 OpenAI o1-preview
官方表示，该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果，并为用户展现了 o1 没有公开的完整思考过程。
用60%成本干80%的事，DeepSeek分享沉淀多年的高性能深度学习架构
硬件发展速度跟不上 AI 需求，就需要精妙的架构和算法。根据摩尔定律，计算机的速度平均每两年就会翻一倍，但深度学习的发展速度还要更快，如图 1 和 2 所示。可以看到，AI 对算力的需求每年都以 10 倍幅度增长，而硬件速度每两年增长 3 倍、DRAM 带宽增长 1.6 倍、互连带宽则仅有 1.4 倍。而大模型是大数据 大计算的产物，其参数量可达千亿乃至万亿规模，需要成千上万台 GPU 才能有效完成训练。这些实际情况提升了人们对高性能计算（HPC）的需求。为了获得更多计算资源，人们不得不扩展更多计算节点。这就导
Deepseek AI 模型升级推出 2.5 版：合并 Coder 和 Chat，对齐人类偏好、优化写作任务和指令跟随等
DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 两个模型已经合并升级，升级后的新模型为 DeepSeek V2.5。图源：Linux.do 论坛网友截图DeepSeek 官方昨日（9 月 5 日）更新 API 支持文档，宣布合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 两个模型，升级推出全新的 DeepSeek V2.5 新模型。官方表示为向前兼容，API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以访问新的模型。新模型在
DeepSeek开源数学大模型，高中、大学定理证明新SOTA
DeepSeek-Prover-V1.5 通过结合强化学习和蒙特卡洛树搜索，显著提升了证明生成的效率和准确性。AI 技术与数学发现的进展，正前所未有地交织在一起。前段时间，著名数学家陶哲轩在牛津数学公开讲座中做了主题为「AI 在科学和数学中的潜力」的主题分享。他指出，将 AI 整合到数学领域将使形式化证明的编写速度超过人类证明（人类证明容易出错）。这将成为一个关键转折点，意味着形式化证明的使用将不仅限于验证现有的证明，还将用于创造新的数学知识。这将通过广泛的人类数学家与 AI 数学家之间的协作来实现。我们将迎来一个