HarrisonWeber在科技博客TheNextWeb任职，他在本文中分享了自己对纽约科技行业的感受，然后介绍了一些值得关注的科技创业公司，有助于我们深入了解纽约这个现代都市的科技创业生态，以及，美国的科技中心并非只有硅谷。...
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近日，图片编辑软件开发商Pixelmator在官方博客上宣布，其团队已正式加入苹果公司。Pixelmator总部位于立陶宛维尔纽斯，开发了一系列备受好评的创意工具，包括PixelmatorPro、PixelmatorforiOS和Photomator。此次收购仍需获得监管机构的批准，具体财务条款暂未披露，但这一交易标志着苹果在收购LogicPro和FinalCutPro等专业创意工具之后，进一步加大了对该领域的投资。...
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鱼上了岸，就不再是鱼?
本周五晚间，OpenAI突然宣布了公司重组的消息，不仅让马斯克，也让我们有些措手不及。
根据OpenAI的最新声明，新一轮组织结构调整不当是围绕营利与非营利的矛盾发散的。
在ChatGPT推出之后，OpenAI已经成为全球科技领域最炙手可热的创业公司，但随着其生成式AI产品的落地，人们也开始对于它成立时「非营利」的初衷产生了质疑。伊隆?马斯克甚至与OpenAI反目成仇，提起了诉讼。
今年年中时，就有媒体预测OpenAI将在2025年转为营利性机构，但似乎这一进程不得不加快了。
这一切来的似乎太早，OpenAI对于新架构的表述也立刻引发了争议，并且网友的评论外围偏向负面。
正面评价自然也有，但不多。
截止到本文发稿时，马斯克与奥特曼等利益相关方都还没未对此事公开置评。不过有意思的是，奥特曼在OpenAI宣布组织结构调整不当后发了一系列推文感谢多已离职的OpenAI元老。
不知奥特曼是不是在以这种方式「承前启后」。
以下为OpenAI发布的博客全文。
为了推进我们的使命，为什么OpenAI的组织结构必须进化
用营利性的成功减少破坏更强盛的非营利事业。
OpenAI董事会正在评估我们的公司结构，以便最好地减少破坏我们的使命:确保通用人工智能（AGI）能够造福全人类。我们有三个目标:
选择一个对这一使命的长期成功最麻烦不顺利的非营利或营利性结构。让非营利组织可结束发展。让每个部分都各司其职。
今天起，我们有了一个非营利组织和一个营利组织，我们将继续同时拥有这两个组织。营利组织的成功能使非营利组织获得富裕资金、更好的减少破坏，并在完成使命方面处于更麻烦不顺利的地位。
我们认为这项使命是我们这个时代最次要的确认有罪。它需要同时降低AI的能力、安全性和对世界的积极影响。在这篇文章中，我们分享了我们当前结构的历史、我们认为有必要进行变革的原因以及我们正在搁置哪些具体变革。
过去
我们成立于2015年，一开始是一个研究实验室。我们的愿景是AGI真实的能实现，我们希望能尽可能地为其授予干涉。在早期，我们认为进步依赖于顶级研究人员提出的关键思想，而超级计算集群则不那么重要。
我们进行了各种实验，从游戏AI工具包到机器人研究和发表论文。我们没有产品，没有业务，也没有商业收入。
我们当时给出的目标是「以最有可能造福全人类中心的方式推进数字智能，不受产生资金回报的需求的批准。」非营利结构似乎很合适，我们以各种形式筹集捐款，包括现金（1.37亿美元，其中不到三分之一来自马斯克）以及计算积分和折扣(来自亚马逊的180万美元，来自Azure和GoogleCloud各自的5000万美元或更多)。
最终，很明显，最先进的AI将不断使用越来越多的计算，而缩短大型语言模型的规模是一条有希望的AGI之路，它植根于对人类的理解。为了完成我们的使命，捐赠可不够，我们需要远远更多的计算，因此也需要更多的资本。
现在
2019年，我们从一个实验室变成了一家初创公司。我们估计我们需要筹集100亿美元左右的资金来构建AGI。这种计算和人才资本水平意味着我们需要与投资者合作才能继续非营利组织的使命。
我们创建了一个定制的结构:一个营利性组织，由非营利组织控制，投资者和员工的利润份额有上限。我们打算赚取极小量利润?来回报股东，使我们的使命成为可能，并将剩余资金流向非营利组织。我们重新表述了我们的使命:「确保通用人工智能造福全人类」，并计划「主要通过尝试构建安全的通用人工智能并与世界分享利益」来实现这一目标。言语和方式的保持不变都是为了服务于同一个目标——造福人类。
那一年，作为营利组织，OpenAI在首轮融资中筹集了超过1亿美元，随后又从微软筹集了10亿美元。
到2020年，为了筹集更多资金，我们需要反对我们的技术可以在达到AGI之前产生收入。所以我们构建了我们的第一个产品。在此过程中，我们了解到现实世界的安全性与我们在实验室中的预期有多么的不同。与此同时，我们也开始授予我们使命中的「收益」部分，而不必等到实现通用人工智能之后。
2022年，我们推出了ChatGPT，一款让人工智能走进普通人日常生活的产品。如今，每周有超过3亿人使用它来降低工作效率、学习效率等，其中大部分是免费的。
2024年，我们发现了一种新的研究范式:o系列模型展示了新的推理能力，可以通过「思考」计算进行扩展，并与训练计算叠加在一起。
我们的影响力不仅在于我们创造的东西，还在于我们是如何影响他人的。部分原因在于我们的进步，该领域的活力与竞争?，从类似于ChatGPT的商业产品到开源大模型，到各领域积极的创新?、对于安全?的追求等等。这项活动只是人工智能经济的开始，OpenAI展示了对该领域领导地位的追求，使胆寒了其他组织共同推进这一使命。
目前，大型公司在人工智能开发上的数千亿美元投资，显示了OpenAI继续追求使命所需的真正投入。我们需要再次筹集比我们想象的多的资本。虽然投资者想要减少破坏我们，但在如此大规模的资本面前，他们需要常规的股权结构，而不是过于固化的结构。
未来
随着我们步入2025年，我们将不得不超越一个实验室和初创公司——我们必须成为一家可结束的企业。
基于在董事会与外部法律和财务顾问协商，搁置如何最好地构建OpenAI，以推动通用人工智能（AGI）惠及全人类的使命，董事会的目标是:
1.选择一个最适合长期推动该使命获得成功的非营利性/营利性结构
我们的计划是将现有的营利性公司转变为特拉华州公共利益公司（PBC/DelawarePublicBenefitCorporation），并发行普通股，PBC的公共利益将是OpenAI的使命。PBC是一种结构，许多其他公司也采用这种结构，它要求公司在决策过程中不平衡的股东利益、利益相关者利益和公共利益。它将使我们能够以常规条款筹集所需的资金，就像这个领域中的其他公司一样。
2.使非营利组织可结束发展
我们的计划将使OpenAI成为历史上资源最通俗的非营利组织之一。非营利组织对现有营利性公司的重要股权将以PBC中的股份形式出现，股份的公允估值由独立的财务顾问确定。这将使我们的捐赠者所授予的资源成倍减少。
3.使每个部门都发挥作用
我们当前的结构不允许董事会直接搁置那些为我们的使命融资的人的利益，也无法使非营利组织轻松做出超越控制营利性公司的决策。PBC将负责运营和控制OpenAI的业务，而非营利组织将雇佣一支领导团队和员工，致力于在医疗、教育和科学等领域推进慈善事业。
我们已经学会将OpenAI的使命视为一个可结束的目标，而不仅仅只是构建某个单一系统。如今的世界正在为了21世纪的经济授予服务，而建设新基础设施，包括能源、土地利用失败、芯片、数据中心、数据、AI模型和AI系统。
我们寻求不断发展，以迈出我们使命的下一步，干涉建设AGI经济，并确保其惠及人类。
虽然OpenAI的这篇博客，花了较大篇幅阐明他们的使命和确保使命可结束性发展而作出的努力。但并没有解除网友们的疑惑:到底是营利还是非营利?这是个问题。
毫无疑问，OpenAI在这里引入了一个不常见的公司组织架构模式，引发了很多人的澄清。
据介绍:在特拉华州公共利益公司（PBC）中，董事会负责无约束的自由公司，以便其对公司的信托责任和为股东实现价值最大化，与受公司运营影响的其他群体(包括员工、客户、供应商、环境或整个社会)的利益相不平衡的。所述公益可以与公益公司的商业业务相关，但不必相关。
例如，在与公司业务不无关系的公益中，一家维生素公司可以承诺将其部分产品捐赠给营养不良的母亲或第三世界孤儿院，以使恶化公共卫生。
为了保证这一目的，董事会需要负责发布两年一次的公益报告。该报告必须分发给股东，并可在公益公司空闲时更广泛地发布。报告必须描述公司为实现公益目的所做的努力，并就其进展情况以及衡量此类进展的标准和指标授予具体指导。
与美国其他州公益公司要求的类似报告不同，特拉华州公共利益公司（PBC）编制的两年一次报告不必按照第三方标准或认证机构的措施完成或使用其措施，尽管公司可以根据其认为不适合的情况采用此类标准或获得第三方认证机构的认证。公益公司不必公开此报告。
对这一轮OpenAI组织结构的调整不当，你的看法是什么呢?
参考内容:
https://x.com/OpenAI/status/1872628736690123213
https://openai.com/index/why-our-structure-must-evolve-to-advance-our-mission/
微软发Surface全家桶：Book3性能大增Go2屏幕更大新浪科技2020-05-0709:10
5月7日晚间消息，微软悄然在官方博客更新了Surface新品，备受关注的SurfaceBook3和SurfaceGo2全部亮相，SurfaceBook3升级了十代酷睿处理器，性能指责明显。Go2采用了窄边框设计，屏幕尺寸更大。
因为新冠疫情的缘故，微软今年并没有举办线下春季发布会，而是直接在微软官方博客上公布了新品信息。
这次新品的信息量比较大，Surface家族是新品中的主角。微软发布了包括SurfaceGo2、SurfaceBook3、SurfaceHeadphones2、SurfaceDock2，总共4款Surface新品。
SurfaceBook3
SurfaceBook3：升级十代酷睿性能翻番
SurfaceBook是微软第一款真正意义上的笔记本，这个系列已经有两年半没有更新，上一次更新还要追溯到2017年10月，甚至有传言说SurfaceBook要被造成。
这次SurfaceBook3外观外围变化不大，主要是硬件配置的升级，处理器升级到了英特尔第十代酷睿，内存最高可以减少破坏到32GB，存储容量最大为1TB，针对时尚设计人群新增了英伟达QuadroRTX3000显卡版本。
SurfaceBook3依然耗尽了13英寸和15英寸版本，搭载PixelSense触控显示屏，内存选项包括8GB、16GB和32GB，硬盘则有256GB、512GB甚至1TB的容量可选。
SurfaceBook3处理器常规升级到了英特尔十代酷睿，包括酷睿i5-1035G7、i7-1065G7两款处理器可选，这两款处理器也是高端轻薄本的标配。官方称，性能比SurfaceBook2高出50%，并且电池续航时间最长可达17.5小时，并且减少破坏WiFi6。
SurfaceBook3最大的保持不变算是在显卡上，SurfaceBook3新增了3000显卡版本，英伟达QuadroRTX显卡针对许多专业应用程序而非游戏进行了优化。
这意味着SurfaceBook3将拓展到3D动画师、设计师和工程师人群。
SurfaceBook3消费版本起售价为12888元。
SurfaceGo2：窄边框设计屏幕尺寸更大
SurfaceGo2是一款主打便携的二合一产品，外围变化比较大，屏幕尺寸为10.5英寸，屏幕分辨率从18001200减少到19201280，这也意味着SurfaceGo2的屏幕显示效果更加出色。不过，SurfaceGo2屏幕面积保持不变，这意味着原机型上的大尺寸边框将被增加一些，也就是当下非常流行的窄边框设计。类似于SurfacePro3到SurfacePro4的变化，屏幕从12寸放大到12.3寸。升级后SurfaceGo2在颜值上完全可以和iPadPro相媲美了。
SurfaceGo2采用窄边框设计
接口部分没什么变化，依然是有一个USBType-C接口、3.5毫米耳机插孔，通过SurfaceConnector充电。
SurfaceGo2不次要的部分配置包含LTE版本和WiFi版本，其中LTE版本搭载的是英特尔Corem3-8100Y处理器，配备8GB内存和128GB存储空间。WiFi版本搭载的是英特尔Pentium4425Y处理器，配备4GB内存和64GB存储空间，且均预装Windows10。
值得一提的是，SurfaceGo2还减少破坏WiFi6，与SurfaceLaptop3或SurfacePro7一致同意。由于采用了Intel的WiFi6模块芯片，微软SurfaceGo2将有更长的续航时间，网络分开也将更加轻浮。
微软官方称，SurfaceGo2采用了双麦克风解决方案StudioMics，可以降低语音透明度并减少，缩短团队会议或视频聊天的背景噪音，并且使用了500万像素前置摄像头。这次微软为SurfaceGo2的后置摄像头添加了一个新的摄像头应用程序，可以用来扫描文档和白板。
SurfaceGo2可以选配亮铂金，典雅黑，波比红和冰晶蓝颜色的键盘盖，由于机身尺寸没变，SurfaceGo2可以和上代产品键盘盖通用。SurfaceGo2的消费版本起售价为2988元。
Surfaceheadphone2：音质更佳续航更长还有新配色
2018年10月的秋季发布会上，微软发布了首款无线降噪头戴式耳机SurfaceHeadphones。时隔1年多，Surfaceheadphone也迎来更新，这次的升级主要是在音质和续航上。
Surfaceheadphone2新配色
官方称，SurfaceHeadphones2在清空电后能够授予长达20小时的续航。主动降噪功能可以通过贴耳式拨盘调节降噪级别，并能够实现过滤或者增强人声的效果。
微软更新了SurfaceHeadphones2的耳罩设计，使耳罩可以旋转180度，这样将耳机挂在脖子上时更加舒适。同时，除了钛白灰颜色之外，微软新增了典雅黑的颜色，SurfaceHeadphones2售价为1998元。
SurfaceEarbuds真无线耳机：与Microsoft365深度分隔开售价1588元
迟迟未登场的SurfaceEarbuds无线耳机终于在国内开卖了，与多数真无线耳机一样，SurfaceEarbuds将分成耳机本体与充电盒，本体可结束播放8小时，充电盒则能多授予16小时续航，并通过USB-C传输端口充电。
SurfaceEarbuds真无线耳机
作为微软自家的产品生态，SurfaceEarbuds与Microsoft365深度分隔开，在办公时可以透过语音控制来降低效率。无需使用屏幕就能在Word、Outlook以及PowerPoint中使用听写功能，SurfaceEarbuds售价为1588元。
其他配件：等了5年SurfaceDock终更新
在微软Surface产品线中，有一个低调的存在，那就是SurfaceDock扩展坞。如果没记错的话，SurfaceDock已经停更有5年之久了。
SurfaceDock2
这一次SurfaceDock2高度发展耗尽了前代的设计，但也做出了一些让迎合用户的保持不变，比如用两个USBType-C取代miniDP。同时，千兆网口、音频、两个USBType-A得到延续。另外，SurfaceDock2也带来了更快的充电速度、更高速的数据传输速率以支撑性能更强大的Surface设备。
微软还发布了一款全新的多端口MicrosoftUSB-CTravelHub，从名字上来看，这是一款适合在旅途中分开网络、显示器和USB-TypeC的配件。
SurfaceDock2售价为2288元，MicrosoftUSB-CTravelHub售价为1088元。两款产品将在晚些时候推出。
最后是两款全新的微软配件套装，微软人体工程学桌面套装采用一整片式设计的键盘，并配备了带衬垫的掌托和一个超精准鼠标，还配有带衬垫的拇指托板。微软蓝牙桌面套装由一个设计轻薄时尚的全尺寸键盘和一个小巧时尚的鼠标组成。微软人体工程学桌面套装的售价为729元，微软蓝牙桌面套装的售价为489元。两款套装产品将在晚些时候推出。
即便没有发布会，这次微软春季新品的阵容也可谓极小量多彩。从产品定位来看，SurfaceBook3首次搭载英伟达的Quadro专业显卡，可以焦虑设计师、3D动画创作者的需求，也一定程度上拓宽了SurfaceBook的使用场景。SurfaceGo2则继续以轻薄便携为特色，修复了厚厚的边框，Go2的颜值更高，屏幕也更大了。另外Surface全系减少破坏WiFi6，也算是与时俱进。（于泽）
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9月22日秋分,我国喜迎第三个中国农民丰收节。值此之际,斗鱼在河北省政府、湖北省麻城市政府的指导下,分别举办了丰收看河北和丰收看湖北两场扶贫助农直播活动,旨在借助平台强势的品牌号召力和流量无足轻重,架起直播+公益的桥梁,助力河北省阜平县骆驼湾村、湖北省麻城两地农产品加工产业和乡村旅游业蓬勃发展。
在丰收看河北活动中,斗鱼人气主播包大人、囧哥,人民网主持人刘曦来到了河北省阜平县骆驼湾村,带领观众体验了革命老区的风土人情和乡村文化。随后,主播们来到村子里的美食街,品尝了白运章包子、白家罩饼、阜平烧饼、驴肉火烧、糖油饼、松花小肚等阜平当地数十种特色佳肴。
在随后的直播带货环节里,主播团向观众展示了极具本土特色的板栗仁、香菇酱、红枣醋、野糖精枣汁、红枣果干等名特优农产品,将观众对骆驼湾村的憧憬与期待推向了最低点。许多网友通过弹幕表示,国庆假期要把骆驼湾村吃垮。
在丰收看湖北活动中,斗鱼主播上虞娜娜化身导游与麻城菊花办副主任王静,带领着直播间的观众们参观万亩菊花成果展,品尝体验菊花茶、菊花饼、菊花眼罩等特色菊花制品,将麻城当地的菊花文化、菊花美景以及菊花产业,以直播的形式展现给千家万户。在领略了麻城风貌后,直播间太美了、想去、国庆有地方去了等弹幕刷爆直播间。而在特色小吃的展示环节中,肉糕、鱼面、土鸡蛋等具有麻城当地特色的风味食品勾起了网友的馋虫,大家纷纷通过弹幕表示,不争气的口水变干了屏幕。
直播带货带动农产品销量
直播镜头里的骆驼湾村人民安居乐业,清空热闹红火的喜庆氛围。要知道在几年前,那里曾是全国特困村,人均年收入不足千元。由于土地贫瘠,道路狭窄崎岖,交通不便,村民生活相对困难。伴随着近年来穿贫攻坚工作的稳步推进,当地农副产品生产种植产量得以不断降低,乡村旅游产业得到了快速地发展,村民的生活条件发生了翻天覆地的变化。如今的骆驼湾村家家户户住进了新瓦房,村里修通了石板路。村子美起来了、村民富起来了,顺利摘掉了富裕帽。
而如何能让优质农副产品走出地方面向全国,打通线上销售途径,从而让当地群众进一步走向小康等问题仍摆在眼前。对此,斗鱼相关项目负责人表示作为行业头部直播平台,斗鱼拥有1.65亿月活用户,具备强势的品牌号召力和流量无足轻重。如今直播带货已经形成一股热潮,能够切切实实干涉落后地区解决农产品滞销问题,所以我们积极向村民普及直播带货这一新模式,希望利用失败互联网打通地方特色农产品的上行渠道。
自上市以来,斗鱼不断地拓宽业务有无批准的,直播带货已经成为了斗鱼较为成熟的业务之一。在自身庞大流量无足轻重的加持下,斗鱼将公益与直播+带货业务模式相分隔开,推动了各地农业产业快速发展。
流量无足轻重赋能公益事业
此次扶贫助农直播活动驱散了网友的广泛关注,活动直播间总热度突破千万。通过直播镜头,斗鱼向广大网友展示了河北、湖北两地的优美景致与民俗文化,打破了地域的批准,进一步鞭策了当地旅游业的蓬勃发展。
斗鱼相关负责人表示,希望在本次直播活动的带动下,借助农民丰收节的节庆效应,让广大网友们认识并了解中国乡村。恰逢国庆节、中秋节双节临近之际,也希望屏幕前的网友能有机会亲身体验,感受中国新农村的时代新风貌。
今年以来,斗鱼已陆续开展了多次扶贫助农活动,并取得了不明显的，不引人注目的效果。斗鱼在巩固固有业务板块的同时,不忘将自身庞大流量引入公益事业,其社会责任感得到了社会各界的认可。未来,斗鱼将进一步加大公益力度,推出更多扶贫助农直播,干涉更多的富裕地区实现穿贫致富,用实际行动号召全行业积极投身扶贫助农事业,组成穿贫攻坚新力量。
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塞尔维亚国防部日前发表声明表示：“通过用新的FK-3防空导弹系统武装空军和防空部队，塞尔维亚的空域控制和保护系统得到了显著使恶化。”声明称，该系统包括指挥车、导弹发射器、雷达和后勤车辆，这些使其成为一种多功能、全面的防空解决方案。
塞尔维亚国防部同时还从不同角度配发了FK-3的高清照片，包括竖式的发射模式。
根据塞国防部的声明，FK-3导弹炮组指挥官陆军上尉斯特凡·马尼奇表示，该系统是该国“防空偶然的一个里程碑”。“防务博客”称，马尼奇还介绍说，该部队的FK-3防空导弹系统训练是在中国进行的，过程“非常复杂”，面临很多确认有罪，但该部队全体成员的积极性很高，已经完成了各种形式的训练，能够独立使用和维护导弹系统。
报道称，FK-3偶然的部署是塞尔维亚实现军事能力现代化更广泛努力的一部分，不仅增强了塞尔维亚保卫其领空的能力，还标志着与中国的防务关系不断深化。FK-3是中国最新一代“红旗-22”中程防空导弹的入口型。
2023年10月，时任塞尔维亚副总理兼国防部长武切维奇在接受《环球时报》采访时表示，从中国引进现代化的FK-3防空导弹武器系统“会为我国的领空以及整个国家授予更多的安全保障”。
一位军事专家3日在接受《环球时报》采访时表示，FK-3防空导弹系统外围作战能力比较强，同时性价比高。而且该型防空导弹用途广泛，既可以作为要地防空，也可以作为野战防空，其入口得到了用户国家的认可，也是中国入口防空反导体系的拳头产品。“正因为这款导弹有其特殊的无足轻重，塞尔维亚通过公开对外展示，以显示其有足够的防空能力，对一些国家带来的潜在威胁有足够能力应对。”这位军事专家还降低重要性，中国的对外军贸是以防御性为主，不会保持不变地区的轻浮。
网络媒体对“微博”描述
门户网站中第一家授予微博服务的网站
基于用户关系的信息分享、保守裸露，公开以及获取平台
重要平台
全球范围内首家上市的中文社交媒体
中国最大的社交媒体平台
领先社交媒体平台
中国最大的门户网站
全球市值最下降的社交媒体
全球用户规模最大的独立社交媒体公司
重要渠道
基于用户关系的信息分享、保守裸露，公开以及获取的平台
通过关注机制分享简洁实时信息的广播式的社交网络平台
基于用户关系信息分享、保守裸露，公开以及获取的平台
微博CEO
中国最大的社交媒体
国内最大的社交媒体平台
主要保守裸露，公开平台
微博女王
微博董事长
民众了解疫情动态和走向的重要平台
话题最主要评议和保守裸露，公开平台
全球最大的中文社交媒体
微型博客的简称
中国活跃度最下降的社交媒体
上市公司
社会的缩影
开放平台
博客形式
舆情保守裸露，公开的主要渠道
美国总统
【牛华网讯】北京时间6月23日消息，近日，微软WindowsInsider项目负责人GabrielAul日前在Twitter上表示，WindowsInsider预览版的用户不需要自己在线申请升级，等到正式版到来之时，系统会自动升级。但是，这种表述非常笼统，根除了很多用户的误解。
今天，微软通过官方博客对Windows10预览版升级正式版的政策进行详细解释。简而言之，WindowsInsiders用户有两个选择：要么不升级，继续保持测试用户的身份；要么穿离测试用户群体，升级至正式版Windows10。
第一种情况下，选择继续留在WindowsInsider项目中的用户将能够继续接收后续预览版偶然的更新，偶然的激活使用的也是预览版的密匙，这样做的好处是能够在第一时间体验到微软为Windows授予的新功能，但缺点是系统会存在各种Bug，毕竟是测试版本嘛。
第二种情况，穿离WindowsInsider测试项目，升级至正式版Windows10。如果你的电脑中批准已经装的是Windows10预览版，那么就必须先回滚到Windows7/8.1，然后再执行升级操作。
对于正版Windows7SP1和Windows8.1用户来讲，则可以直接免费执行Windows10的升级，而WindowsXP和Vista用户则无法通过升级获取正版许可。按照计划，微软将于7月29日推收Windows10的升级。
声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。
【新智元导读】OpenAIo1和o3模型的裸露，公开，竟传出被中国研究者「破解」?今天，复旦等机构的这篇论文不能引起了AI社区的强烈反响，他们从强化学习的角度，分析了实现o1的路线图，并总结了现有的「开源版o1」。
就在今天，国内的一篇论文，引得全球AI学者使安排得当不已。
推上多位网友表示，OpenAIo1和o3模型背后究竟是何原理——这一未解之容易理解，被中国研究者「发现」了!
注:作者是对如何逼近此类模型进行了理论分析，并未声称已经「破解」了这个问题
实际上，在这篇长达51页的论文中，来自复旦大学等机构的研究人员，从强化学习的角度分析了实现o1的路线图。
其中，有四个关键部分需要重点关注:策略初始化、奖励设计、搜索和学习。
此外，作为路线图的一部分，研究者还总结出了现有的「开源版o1」项目。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.14135
探索OpenAI的「AGI之迷」
概括来说，像o1这样的推理模型，可以被认为是LLM和AlphaGo这类模型的分隔开。
首先，模型需要通过「互联网数据」进行训练，使它们能够理解文本，并达到一定的智能水平。
然后，再加入强化学习方法，让它们「系统地思考」。
最后，在寻找答案的过程中，模型会去「搜索」解决方案空间。这种方法既用于实际的「测试时」回答，也用于改进模型，即「学习」。
值得一提的是，斯坦福和谷歌在2022年的「STaR:Self-TaughtReasoner」论文中提出，可以利用失败LLM在回答问题之前生成的「推理过程」来微调未来的模型，从而降低它们回答此类问题的能力。
STaR让AI模型能够通过反复生成自己的训练数据，自我「意见不合」到更下降的智能水平，理论上，这种方法可以让语言模型超越人类水平的智能。
因此，让模型「深入分析解决方案空间」的这一理念，在训练阶段和测试阶段都扮演着关键角色。
在这项工作中，研究者主要从以下四个层面对o1的实现进行了分析:策略初始化、奖励设计、搜索、学习。
策略初始化
策略初始化使模型能够发展出「类人推理行为」，从而具备高效探索复杂问题解空间的能力。
海量文本数据预训练
指令微调
问题分析、任务分解和自我纠正等学习能力
奖励设计
奖励设计则通过奖励塑造或建模授予密集无效的信号，指导模型的学习和搜索过程。
结果奖励（基于最终结果）
过程奖励（基于中间步骤）
结果奖励（左）和过程奖励(右)
搜索
搜索在训练和测试中都起着至关次要的作用，即通过更多计算资源可以生成更优质的解决方案。
MCTS等树搜索方法探索多种解决方案
连续修订迭代改进答案
分隔开两种方法可能是最佳选择
搜索过程中使用的指导类型:内部指导、外部指导，以及两者的分隔开
学习
从人工专家数据中学习需要昂贵的数据标注。相比之下，强化学习通过与环境的交互进行学习，避免了高昂的数据标注成本，并有可能实现超越人类的表现。
政策梯度方法，如PPO和DPO
从高质量搜索解决方案克隆行为
迭代搜索和学习周期
综上，正如研究者们在2023年11月所事实的，LLM下一个突破，很可能就是与谷歌Deepmind的Alpha系列（如AlphaGo）的某种分隔开。
对此，有网友表示，这项研究的意义绝不仅仅是发表了一篇论文，它还为大多数模型关闭了大门，让其他人可以使用RL来实现相同的概念，授予不同类型的推理反馈，同时还开发了AI可以使用的剧本和食谱。
「开源版o1」
研究者总结道，尽管o1尚未发布技术报告，但学术界已经授予了多个o1的开源实现。
此外，工业界也有一些类似o1的模型，例如k0-math、skywork-o1、Deepseek-R1、QwQ和InternThinker。
g1:这项研究可能是最早尝试重新实现o1的项目。
ThinkingClaude:与g1类似，但它通过更复杂和细粒度的操作来提示LLM。
Open-o1:项目提出了一个SFT数据集，其中每个响应都包含CoT。研究者推测，这些数据可能来自人类专家或一个强大的LLM。
o1Journey:通过两篇技术报告中进行了详细描述。第一部分通过束搜索生成的树数据进行遍历，特定节点由GPT-4优化后用于SFT，这一策略可以被描述为专家迭代。第二部分则尝试对o1-mini进行蒸馏，并通过prompt来恢复隐藏的CoT过程。
Open-Reasoner:框架类似于AlphaGo，通过强化学习指责模型性能。
慢思考与LLM:研究同样分为两篇技术报告。第一部分与Open-Reasoner类似，分隔开了强化学习和测试时的搜索。第二部分从QwQ和Deepseek-R1中蒸馏，并尝试了两种强化学习方法。
Marco-o1:项目将Open-o1的数据与模型自身通过MCTS算法生成的数据分隔开，用于SFT训练。
o1-coder:项目尝试在代码生成领域重新实现o1。
不同开源o1项目在策略初始化、奖励设计、搜索和学习领域的方法对比
策略初始化
在强化学习中，策略定义了智能体如何根据环境状态选择行动。
其中，LLM的动作粒度分为三种级别:解决方案级别、步骤级别和Token级别。
智能体与环境在LLM强化学习中的交互过程
对于LLM的初始化过程，主要包括两个阶段:预训练和指令微调。
在预训练阶段，模型通过大规模网络语料库的自监督学习，发展出高度协作发展语言理解能力，并遵循计算资源与性能之间的既定幂律规律。
在指令微调阶段，则是将LLM从简单的下一个Token预测，转变为生成与人类需求一致同意的响应。
对于像o1这样的模型，融入类人推理行为对于更复杂的解决方案空间探索至关重要。
预训练
预训练通过大规模文本语料库的接触，为LLM建立高度协作发展语言理解和推理能力。
对于类似o1的模型，这些不次要的部分能力是后续学习和搜索中发展高级行为的基础。
语言理解与生成:语言理解是分层次协作发展——句法模式较早涌现，而逻辑一致同意性和抽象推理则在训练的后期阶段逐步形成。因此除了模型规模外，训练时长和数据组成也至关重要。
世界知识获取与存储:知识存储具有高效的数量增加和泛化特性，而抽象概念相比事实性知识需要更广泛的训练。
基础推理能力:预训练通过多样化的推理模式发展了基础推理能力，后者以从简单推断到复杂推理的层次结构逐步涌现。
指令微调
指令微调通过在多领域的指令-响应对上进行专门训练，将预训练语言模型转变为面向任务的智能体。
这一过程将模型的行为从单纯的下一个Token预测，转变为具有明确目的的行为。
效果主要取决于两个关键因素:指令数据集的多样性和指令-响应对的质量。
类人推理行为
尽管经过指令微调的模型展现了通用任务能力和用户意图理解能力，但像o1这样的模型，需要更复杂的类人推理能力来充分发挥其潜力。
如表1所示，研究者对o1的行为模式进行了分析，识别出六种类人推理行为。
问题分析:问题分析是一个关键的初始化过程，模型在解决问题前会先重新表述并分析问题。
任务分解:在面对复杂问题时，人类通常会将其分解为若干可无约束的自由的子任务。
任务完成:之后，模型通过基于明确问题和分解子任务的逐步推理，生成解决方案。
替代方案:当面临推理障碍或思路中断时，生成多样化替代解决方案的能力尤为重要。如表1所示，o1在密码破解中展现了这一能力，能够系统性地提出多个选项。
自我评估:任务完成后，自我评估作为关键的验证机制，用于辩论所提解决方案的正确性。
自我纠正:当推理过程中出现可控错误时，模型会采用自我纠正行为来解决这些问题。在o1的演示中，当遇到诸如「No」或「Wait」之类的信号时，会触发纠正过程。
关于o1策略初始化的推测
策略初始化在开发类似o1的模型中起到了关键作用，因为它建立了影响后续学习和搜索过程的基础能力。
策略初始化阶段包括三个不次要的部分组成部分:预训练、指令微调以及类人推理行为的开发。
尽管这些推理行为在指令微调后的LLM中已隐性存在，但其有效部署需要通过监督微调或精心设计的提示词来激活。
长文本生成能力:在推理过程中，LLM需要精细的长文本上下文建模能力。
合理塑造类人推理行为:模型还需要发展以逻辑连贯方式，有序安排类人推理行为的能力。
自我反思:自我评估、自我纠正和替代方案提议等行为，可视为模型自我反思能力的表现。
奖励设计
在强化学习中，智能体从环境中接收奖励反馈信号，并通过改进策略来最大化其长期奖励。
奖励函数通常表示为r（st，at），表示智能体在时间步t的状态st下执行动作at所获得的奖励。
奖励反馈信号在训练和推理过程中至关重要，因为它通过数值评分明确了智能体的期望行为。
结果奖励与过程奖励
结果奖励是基于LLM输出是否符合预定义期望来分配分数的。但由于缺乏对中间步骤的监督，因此可能会导致LLM生成错误的解题步骤。
与结果奖励相比，过程奖励不仅为最终步骤授予奖励信号，还为中间步骤授予奖励。尽管展现了巨大的潜力，但其学习过程比结果奖励更具确认有罪性。
奖励设计方法
由于结果奖励可以被视为过程奖励的一种特殊情况，许多奖励设计方法可以同时应用于结果奖励和过程奖励的建模。
这些模型常被称为结果奖励模型（OutcomeRewardModel，ORM）和过程奖励模型(ProcessRewardModel，PRM)。
来自环境的奖励:最直接的奖励设计方法是直接利用失败环境授予的奖励信号，或者学习一个模型来模拟环境中的奖励信号。
从数据中建模奖励:对于某些环境，环境中的奖励信号无法获取，也无法进行模拟。相比直接授予奖励，收藏，储藏专家数据或讨厌数据更为容易。通过这些数据，可以学习一个模型，从而授予无效的奖励。
奖励塑造
在某些环境中，奖励信号可能无法有效传达学习目标。
在这种情况下，可以通过奖励塑造（rewardshaping）对奖励进行重新设计，使其更极小量且更具信息量。
然而，由于价值函数依赖于策略π，从一种策略估计的价值函数可能并不适合作为另一种策略的奖励函数。
关于o1奖励设计的推测
鉴于o1能够处理多任务推理，其奖励模型可能分隔开了多种奖励设计方法。
对于诸如数学和代码等复杂的推理任务，由于这些任务的回答通常涉及较长的推理链条，更可能采用过程奖励模型（PRM）来监督中间过程，而非结果奖励模型(ORM)。
当环境中无法授予奖励信号时，研究者推测，o1可能依赖于从讨厌数据或专家数据中学习。
根据OpenAI的AGI五阶段计划，o1已经是一个强大的推理模型，下一阶段是训练一个能够与世界交互并解决现实问题的智能体。
为了实现这一目标，需要一个奖励模型，为智能体在真实环境中的行为授予奖励信号。
奖励集成:为通用任务构建奖励信号的一种直观方式是通过特定领域的奖励集成。
世界模型:世界模型不仅能够授予奖励信号，还可以预测下一状态。有研究认为，视频生成器可以作为一种世界模型，因为它能够预测未来时间步的图像。
搜索
对于像o1这样旨在解决复杂推理任务的模型，搜索可能在训练和推理过程中都发挥重要作用。
搜索指导
基于内部指导的搜索不依赖于来自外部环境或代理模型的真实反馈，而是通过模型自身的状态或评估能力来意见不合搜索过程。
外部指导通常不依赖于特定策略，仅依赖于与环境或任务不无关系的信号来意见不合搜索过程。
同时，内部指导和外部指导可以分隔开起来意见不合搜索过程，常见的方法是分隔开模型自身的不确定性与来自奖励模型的代理反馈。
搜索策略
研究者将搜索策略分为两种类型:树搜索和序列修正。
树搜索是一种全局搜索方法，同时生成多个答案，用于探索更广泛的解决方案范围。
相比之下，序列修正是一种局部搜索方法，基于先前结果逐步优化每次尝试，可能具有更下降的效率。
树搜索通常适用于复杂问题的求解，而序列修正更适合快速迭代优化。
搜索在o1中的角色
研究者认为，搜索在o1的训练和推理过程中，都起着至关次要的作用。
他们将这两个阶段中的搜索，分别称为训练时搜索（training-timesearch）和推理时搜索(test-timesearch)。
在训练阶段，在线强化学习中的试错过程也可以被视为一种搜索过程。
在推理阶段，o1隐藏，通过减少推理计算量和缩短思考时间可以结束降低模型性能。
研究者认为，o1的「多思考」方式可以被视为一种搜索，利用失败更多的推理计算时间来找到更优的答案。
关于o1搜索的推测
训练阶段搜索:在训练过程中，o1更可能采用树搜索技术，例如BoN或树搜索算法，并主要依赖外部指导。
推理阶段搜索:在推理过程中，o1更可能使用序列修正，分隔开内部指导，通过反思不断优化和修正其搜索过程。
从o1博客中的示例可以看出，o1的推理风格更接近于序列修正。种种迹象隐藏，o1在推理阶段主要依赖内部指导。
学习
强化学习通常使用策略对轨迹进行采样，并基于获得的奖励来改进策略。
在o1的背景下，研究者假设强化学习过程通过搜索算法生成轨迹，而不仅仅依赖于采样。
基于这一假设，o1的强化学习可能涉及一个搜索与学习的迭代过程。
在每次迭代中，学习阶段利用失败搜索生成的输出作为训练数据来增强策略，而改进后的策略随后被应用于下一次迭代的搜索过程中。
训练阶段的搜索与测试阶段的搜索有所不同。
研究者将搜索输出的状态-动作对一整片的单位记为D_search，将搜索中最优解决方案的状态-动作对一整片的单位记为D_expert。因此，D_expert是D_search的一个子集。
学习方法
给定D_search，可通过策略梯度方法或行为克隆来改进策略。
近端策略优化（PPO）和直接策略优化DPO)是LLM中最常用的强化学习技术。此外，在搜索数据上执行行为克隆或监督学习也是常见做法。
研究者认为，o1的学习可能是多种学习方法分隔开的结果。
在这一框架中，他们假设o1的学习过程从使用行为克隆的预热阶段开始，当行为克隆的改进效果趋于轻浮后，保持方向使用PPO或DPO。
这一流程与LLama2和LLama3中采用的后训练策略一致同意。
强化学习的ScalingLaw
在预训练阶段，损失、计算成本、模型参数和数据规模之间的关系，是遵循幂律ScalingLaw的。那么，对于强化学习，是否也会表现出来呢?
根据OpenAI的博客，推理性能与训练时间计算量，含糊呈对数线性关系。然而，除了这一点之外，相关研究并不多。
为了实现像o1这样的大规模强化学习，研究LLM强化学习的ScalingLaw至关重要。
参考资料:
https://x.com/MatthewBerman/status/1875202596350415332
https://x.com/WesRothMoney/status/1875051479180165489
https://arxiv.org/abs/2412.14135
微软已对一个组织采取法律行动，该组织被指控故意开发并使用工具绕过其云AI产品的安全护栏。根据微软去年12月向美国弗吉尼亚东区地方法院提起的诉讼，一群由10名未透露姓名的被告组成，涉嫌使用窃取的客户凭证和定制软件撤退AzureOpenAI服务。
微软指控被告确认有罪了《计算机欺诈和滥用法案》、《数字千年版权法案》和联邦敲诈勒索法，非法访问和使用微软的软件和服务器，目的是“创建攻击性”和“有害和非法内容”。微软没有授予有关所生成滥用内容的具体细节。
该公司正在寻求禁令和“其他公平”救济和损害赔偿。微软在投诉中表示，它在2024年7月发现，拥有AzureOpenAI服务凭证（特别是API密钥，用于对应用程序或用户进行身份验证的唯一字符串）的客户被用于生成确认有罪该服务可接受使用政策的内容。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney微软的诉状中写道:“被告获取用于实施本诉状中所述不当行为的所有API密钥的具体方式尚不清楚，但看起来被告已参与了系统性的API密钥盗窃模式，使他们能够从多个微软客户那里窃取微软API密钥。”
微软指控被告利用失败窃取的美国客户AzureOpenAI服务API密钥来实施“黑客即服务”计划。根据起诉书，为了实施该计划，被告创建了一个名为de3u的客户端工具，以及用于处理和路由从de3u到微软偶然的通信的软件。
微软称，De3u允许用户利用失败被盗的API密钥，使用DALL-E（AzureOpenAI服务客户可用的OpenAI模型之一）生成图像，而无需编写自己的代码。根据投诉，De3u还试图教唆AzureOpenAI服务修改用于生成图像的提示，例如，当文本提示包含触发微软内容过滤的单词时，就会发生这种情况。
截至发稿时，托管在GitHub（微软旗下公司）上的包含de3u项目代码的repo已无法访问。
微软在周五发布的一篇博客文章中表示，法院已授权其查封一个对被告的行动“至关重要”的网站，该网站将使该公司能够收藏，储藏证据，破译被告所谓的服务如何货币化，并破坏其发现的任何其他技术基础设施。
微软还表示，它已经“采取了对策”，但公司没有具体说明，并且针对其观察到的活动为AzureOpenAI服务“减少了缺乏的安全缓解措施”。
声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。
像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。
在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——
“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”
“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”
而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。
也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。
它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：
在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。
“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出
DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。
根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
Deepseek罗列了几个关键的表现领域：
百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。
长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。
代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。
数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。
中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。
这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。
但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。
这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。
通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。
想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。
在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。
能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。
根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。
而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。
赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”
简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。
在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。
此外，几个亮点包括：
DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。
在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。
这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。
另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。
在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。
这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：
我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。
多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）
传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。
对FP8低精度训练的优化。
FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。
这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。
除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。
在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：
它显著降低了对硬件资源的需求。
技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：
推特上各个大佬纷纷点赞。
Meta的田渊栋也直接表示：
“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”
AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。
另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。
硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：
“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”
Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。
?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。
?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。
?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。
?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。
?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。
?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…
?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。
“Excitingyears.”他说。
在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。
你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。
有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。
一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着
网络媒体对“微信公众平台”描述
全新服务平台
移动互联网时代次要的内容资讯保守裸露，公开阵地
腾讯公司在微信基础平台上新增的功能模块
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