44页PDF | 天津大学深度解读DeepSeek：原理与效应（附下载）
一、前言
这份报告深入解读了DeepSeek大语言模型的技术原理、发展效应及未来展望。报告首先回顾了生成式AI的发展历程，从2014年的Attention机制到2024年的o1/R1技术，展示了AI从统计方法到Transformer架构、再到强化学习与推理能力的演进。接着，报告详细介绍了DeepSeek V2-V3及R1的技术创新，包括稀疏激活的DeepSeekMoE架构、低秩压缩技术（MLA）、多token预测（MTP）、以及基于大规模强化学习的推理模型训练框架等。这些创新显著提升了模型的性能与性价比，降低了训练成本，并绕过了美国的算力限制。报告还探讨了DeepSeek的效应，如引发算力价格战、打破开源与闭源的边界、颠覆对AI研发成本和中国AI水平的认知，以及对技术创新和人才需求的启示。最后，报告展望了未来AGI/ASI的发展路径，预测实现人类职业全面AI自动化需30年，并提出了DeepSeek R2可能的发展方向，如成为通用推理器和推动智能驱动科学研究。
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二、目录
三、报告亮点
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