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19 小时
DeepSeek-R1正式登陆NVIDIA、微软和亚马逊云:AI时代的新机遇与挑战
根据英伟达1月31日的官方声明,DeepSeek-R1是一个开放的推理模型,它通过连锁思维、共识和搜寻方法进行多次推理处理,旨在为用户生成最佳答案。这种多层次的推理方式与传统的直接响应形式不同,使得DeepSeek-R1在复杂查询的处理上更具灵活性和 ...
1 天
DeepSeek R1闪耀登场:引领NVIDIA NIM平台的AI新风潮
2025年1月31日,DeepSeek R1作为一款具有突破性意义的AI工具,在NVIDIA的NIM(NVIDIA的微服务框架)平台上正式上线,引起了业内的广泛关注。这款新发布的微服务已经展示出其强大的语义处理能力,在搭载于单个NVIDIA HGX ...
1 天
英伟达DeepSeek-R1微服务上线:AI应用的新篇章
近日,英伟达在其官网上正式发布了DeepSeek-R1模型,并作为NVIDIA NIM微服务的预览版对外开放。该模型在单个NVIDIA HGX H200系统上可以实现每秒处理高达3872个tokens,代表了人工智能应用开发中的一项重要进展。
19 小时
DeepSeek异军突起:AI“革命”还是“炒作”?
中国人工智能聊天产品“DeepSeek”(深度求索)面世消息传出后一周,旋即引起美国对手OpenAI的注目,就对方可能不当取得技术展开调查。华府酝酿加大辉达(Nvidia)晶片禁运的力度,欧洲亦有国家对它启动资安审查,甚至把软件下架。
星島網
4 天
DeepSeek引爆AI产业大洗牌 黄国英吁减持Nvidia 「有排返唔到转头」何 ...
DeepSeek以低投入成本、小量芯片做出拥有可媲美OpenAI等模型的性能,令市场开始质疑微软、Google、Meta等巨头斥巨资向英伟达购买晶片产品、建设的AI基础设施是否再有必要,从而令英伟达周一暴跌逾16%。
13 小时
DeepSeek冲击AI派对:故事突破、改变还是转变?
DeepSeek突然进入人工智能讨论领域,有可能改变人工智能的叙事,同时,它也可能会改变过去两年从人工智能炒作中受益的许多公司的命运。 2024 年 9 月,对于大多数投资者来说,关于人工智能的这个问题似乎得到了肯定的回答,在 Nvidia ...
星島網
5 天
国产AI DeepSeek震散美股 科技股蒸发8万亿市值 Nvidia插13%失落市值一哥
美股三大指数剧震,科技股为主的纳指开报19,234点,重挫720点或3.6%;标普500指数日前创历史新高后,开报5,969点,跌132点或2.2%。而道指报44,148点,跌276点或0.6%。另一边厢,港股夜期靠稳,报20,376点,高水179点 ...
腾讯网
14 小时
DeepSeek 的 AI 突破预示着数据中心的重大变革
Synergy Research Group 首席分析师兼研究总监 John Dinsdale 指出,正是生成式 AI (GenAI) 导致了一些数据中心的重新思考和重新架构。 虽然训练大型 AI 模型将继续需要大型集中式设施,但对 AI 推理的日益关注 — 使用训练好的模型提供实时见解 — 可能会推动对分布式、注重延迟的边缘数据中心的需求。
1 天
on MSN
英伟达:DeepSeek R1 现可在 NVIDIA NIM 平台上使用
站长之家1月31日消息:据英伟达网站发布的博客文章,DeepSeekR1671b已作为英伟达的NIM微服务预览版本在build.nvidia.com上发布。DeepSeek-R1是一款拥有最先进推理能力的开放模型。使用NVIDIAAIFoundry和 ...
wap.stockstar
6 分钟
DeepSeek继续在全球刷屏!在美商标被梁文锋校友抢注 AI巨头纷纷接入 ...
2月1日,#DeepSeek在美商标被梁文锋校友抢注#的话题冲上微博热搜。据新华每日电讯援引TC报道,一家总部位于美国特拉华州的名称为Delson Group的公司申请了DeepSeek商标。报道称,Delson ...
guangming
14 小时
Nvidia平台上线DeepSeek
为了帮助开发者安全地实验这些功能并建立自己的专业代理,拥有6710亿参数的DeepSeek-R1模型现已作为NVIDIA NIM微服务预览版在build.nvidia.com上线。 DeepSeek-R1 NIM微服务可以在单一NVIDIA HGX ...
1 天
一夜之间,微软、英伟达、亚马逊全部接入DeepSeek!吴恩达:中国AI ...
随着Qwen(吴恩达团队已经用了几个月)、Kimi、InternVL和DeepSeek等模型的推出,中国在文本模型上的差距正在缩小,而在视频生成等领域,中国甚至已经展现出了一些领先优势。 受到美国AI芯片禁令的影响,DeepSeek团队不得不在性能相对较低的H800 GPU上跑模型,而这也推动了他们在优化方面的大量创新。最终,模型训练成本(不包括研究成本)不到600万美元。
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