张大妈

中国科研团队主导的DeepSeek-R1大模型登顶《自然》封面,全球首个经同行评审的主流大语言模型问世

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01-30 15:16

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2. 【开创历史:梁文锋论文登上《自然》封面】9月18日消息,DeepSeek-AI团队梁文锋及其同事在《自然》杂志上发表了开源人工智能(AI)模型DeepSeek-R1所采用的大规模推理模型训练方法,引发广泛关注。与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比,本次论文披露了更多模型训练的细节,并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道:目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白“终于被DeepSeek打破”。梁文锋团队总结说,未来研究可以聚焦优化奖励过程,以确保推理和任务结果更可靠。

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6. 【梁文锋论文登《自然》封面 DeepSeek-R1开创历史】由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文,日前登上了国际权威期刊《自然(Nature)》封面,DeepSeek-R1成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature发布评论指出,依靠独立研究人员进行同行评审,是应对AI行业炒作的一种方式,希望更多AI公司能够效仿DeepSeek。中国电子信息产业发展研究院副总工程师刘权向香港文汇报表示,DeepSeek-R1为全球AI发展提供了新范式。#AI# 梁文鋒論文登《自然》封面 DeepSeek-R1開創歷史 成全球首個經過同行評審的主流大語言模型

7. 梁文锋参与的 DeepSeek-R1 论文登上《Nature》封面,这具有什么意义? 「DeepSeek 再次创造了历史,成为首个通过严格同行评议的主流大语言模型!」 这篇论文不仅对 DeepSeek、对整个大模型产业都有很大影响,甚至可以说意义远超论文本身。 大模型、Python 话题优秀答主、2024 年度新知答主【段小草】给大家省流划重点,一起深挖论文细节~👇

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11. #DeepSeekR1模型训练方法发布#梁文锋团队在《自然》发表论文,公开开源AI模型DeepSeek - R1的训练方法。该模型通过纯强化学习训练,以解决问题获奖励来强化学习,有效提升大语言模型推理能力,还降低了对人类输入的需求 。

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13. 刚刚,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,通讯作者梁文锋

14. 【#梁文锋论文登Nature封面#】#DeepSeek打破空白# 9月18日,由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文,登上了国际权威期刊《自然(Nature)》的封面。与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比,本次论文披露了更多模型训练的细节,并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道:目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白“终于被DeepSeek打破”。(财联社)

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16. 未来会有更多个“普通的张夏衡”,挖出更多“简单的宝藏”。 让中国科研彻底从“跟跑”变成“领跑”。#大咖观察 #红衣分享 #科普 #化学 #中国科研

17. 【#科研速递# |首次实现!#清华团队在量子计算领域取得重要突破# 】近日,清华大学计算机系量子软件研究中心陈建鑫课题组与北京量子信息科学研究院燕飞团队合作,在量子计算机体系结构领域取得重要进展。研究团队在国际上首次实现了支持任意两比特量子门直接编程的指令集架构AshN,相关研究成果以“基于统一控制方案的任意两比特门的高效实现”为题发表于《自然·物理》(Nature Physics)。论文链接:网页链接 网页链接 清华大学

18. 【#科研速递# 清华团队合作Nature!首次实现新型拓扑边缘态】近日,清华大学交叉信息研究院邓东灵研究组与杭州国际科创中心郭秋江、浙江大学物理学院王浩华团队等合作,首次在百比特超导量子芯片上实现了在非无序量子体系中稳定存在的新型有限温度拓扑边缘态。相关研究成果以“超导处理器上的拓扑预热强零模式”为题发表于《自然》(Nature)。论文链接:网页链接 #小清在看# 清华大学

19. 【紫东太初4.0发布,多模态推理超越GPT-5】9月19日,在武汉举行的2025东湖国际人工智能高峰论坛上,紫东太初4.0多模态推理大模型正式发布。该大模型由中国科学院自动化研究所与武汉人工智能研究院共同打造,1.0版本于2021年发布,是全球首个千亿参数多模态大模型,2.0实现了全模态认知增强,3.0全面对标GPT4o,4.0可实现多模态推理。中国科学院自动化研究所副总工程师、武汉人工智能研究院院长王金桥介绍,紫东太初4.0具备边看、边识、边思的认知能力,在带图思考、复杂多模态推理、工具调用能力方面超越GPT-5。在实际应用中,首次实现180分钟长视频深度理解与秒级精准作答,长视频推理问答、检索能力登顶6项数据集。(支点财经记者 林楠)

20. 【#科研速递# | 清华团队提出“密度法则”揭示大模型高效化发展内在趋势】 近日,清华大学团队与大模型开源社区OpenBMB合作,提出大模型“密度法则”概念,指出大模型的最大“能力密度”随时间呈指数级增长:2023年2月至2025年4月,大模型最大“能力密度”约每3.5个月翻一番。为了量化“能力密度”,研究团队设计了相对“能力密度”的评估框架。该研究强调密度优化是大模型发展的关键路径,源于架构、算法和数据处理的进步。研究成果以“大模型密度法则”为题,于11月20日作为封面文章,发表于《自然·机器智能》。论文链接:网页链接 (来源:计算机系)清华大学

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