DeepSeek R2来了？全新推理时Scaling论文联手清华震撼发布

DeepSeek-R2模型已于近期发布，带来了多项令人瞩目的技术突破。​值得一提的是，清华大学在这一模型的研发过程中发挥了重要作用，助力实现了多项关键技术进展。​

主要技术突破：

  1. FP8通用矩阵乘法（GEMM）的革新： DeepSeek-R2引入了基于FP8的DeepGEMM计算库，在Hopper架构GPU上实现了超过1350 TFLOPS的算力，显著提升了计算性能。多语言与代码生成能力的提升： 模型增强了对多种语言的推理能力，并优化了代码生成模块，支持智能补全和错误修正，开发效率提升超过30%。 ​

  2. 能效优化与绿色计算： 通过动态功耗管理和算法优化，DeepSeek-R2实现了能耗降低25%的目标，推动了AI模型向边缘设备的部署。

  3. 多模态与垂直场景应用： 模型首次实现文本、图像与代码的多模态联合推理，已在教育、金融和工业等领域取得了显著应用成果。

清华大学的贡献：

在DeepSeek-R2的研发过程中，清华大学的研究团队与DeepSeek紧密合作，主要贡献包括：​

  • 技术研发： 清华大学的研究人员参与了DeepSeek-V3架构的设计与优化，提出了多项创新技术，如多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，提升了模型的计算效率和推理性能。

  • 数学推理能力提升： 清华大学团队与DeepSeek合作，开发了DeepSeekMath模型，在数学推理方面取得了显著进展，接近领先模型的性能水平。 ​

这些合作成果充分体现了学术界与产业界的紧密合作，加速了AI技术的发展与应用。​

未来展望：

DeepSeek-R2的发布标志着AI计算领域的一次重要飞跃。​随着清华大学等科研机构的持续参与，预计未来将有更多创新技术问世，进一步推动人工智能的发展与应用。

相关阅读