热点分析-"人马配速45分钟"-DeepSeek撕开一道人马配速45分钟裂缝

DeepSeek撕开一道人马配速45分钟裂缝_ZAKER新闻

达尔马宁还透露，在6月30日晚至7月1日凌晨的骚乱中，警方在全国逮捕1300多人，其中在首都巴黎逮捕406人。目前被逮捕的骚乱者平均年龄只有17岁。

出品 | 虎嗅科技组作者 | 丸都山编辑 | 苗正卿头图 | 电影《敦刻尔克》毫不意外地，DeepSeek 的火烧到了硬件行业。自 2 月 5 日华为宣布 " 小艺智能体 " 接入 DeepSeek-R1 算起，在一周多的时间里，包括星纪魅族、荣耀、OPPO、努比亚、vivo 在内的 6 家手机厂商宣布接入 DeepSeek。仅从功能实现来看，各手机品牌基于 DeepSeek-R1 模型所提供的能力大差不大，多集中于 " 联网搜索 "、" 文案生成 "、"AI 问答 " 等。本质上，这种 API 调用的接入方式基本相当于增加一个在线插件。某种意义上，这也算是智能手机行业中长久以来形成的默契，即信奉短板理论，绝不让 " 人有我无 " 的情况发生。而除了从众效应外，也有多位从业者向虎嗅表示了他们对 DeepSeek 的看好，其中也包括智能手机与前者的深度绑定——将 DeepSeek 完成本地部署。这背后其实反映了两个问题：为什么智能手机需要一个在端侧部署的模型？还有就是端侧模型何时才能 " 好用 "？掌上的 DeepSeek，会是个好选择吗？实际上，虽然各手机厂商只是接入 DeepSeek 作为 " 扩展应用 "，但其中也不乏有公司开始了本地化部署的验证工作，只是受限于模型尺寸与手机性能之间的矛盾，现阶段 DeepSeek 的小尺寸模型在端侧的表现并不理想。这里需要解释下，在满血版 DeepSeek-R1 模型中，其参数达到 670B，如果在本地运行，至少需要占用 960Gb 的内存空间，任何一种移动设备都无法满足这样的硬件配置需要。目前 DeepSeek 蒸馏版本（1.5B、7B）尚可符合手机端的使用条件，比如 1.5B 参数版本在本地运行时，大概占用 1Gb 的内存，基本不会对系统流畅度和续航造成太大影响。而在实际测试中，1.5B 版本的 DeepSeek 无论是精度还是幻觉率都较满血版大幅下滑。星纪魅族副总裁王炼向笔者表示，在实际测试中，DeepSeek 的小尺寸模型能力还在 " 不断进化中 "，不过在一些垂直领域，比如数学领域表现得较好。造成这一问题的，除了模型参数导致的性能降低外，还有一个重要原因可能是端侧本就不是 DeepSeek 这类开源模型公司的核心赛道。《业务驱动的推荐系统：方法与实践》作者、Shopee 新加坡资深算法专家傅聪向笔者表示，开源大模型公司在模型发布后，后续都会更新一系列从大到小的蒸馏版本，算是行业惯例，一方面他们想打造生态，另一方面也是调动社会层面的协作，而对于学术机构来说，他们能动用的算力去跑一遍 1.5B 左右参数的模型，算是能承受的极限了。" 比如手中有十几块、几十块 A100 芯片，然后把 1.5B 的模型从 0 到 1 复现一下，把 V3 这个架构实践一遍，可能也需要训练三天左右的时间，这对于一般研究机构来说，算是成本较高的了 "，傅聪解释道。除去这重考量外，现在还难说 DeepSeek 未来会对小尺寸模型做哪些针对性的算法优化。那么为什么手机厂商还会去探寻端侧部署的方法呢？一个重要的原因是，从用户隐私保护的角度来说，端侧模型是最优解。前不久，云安全公司 Wiz 曾发布一项研究结果，表明 DeepSeek 数据库存在安全隐患，允许对数据库操作进行完全控制，包括访问系统日志、用户聊天提示，甚至用户的 API 身份验证令牌。针对数据安全，有一种解决方案是将数据做向量化加密。王炼向笔者提到，在 Flyme AIOS 系统中，有些功能应用无法通过本地算力解决，必须将数据上传到星魅云端，而涉及这部分数据时，首先会将用户的隐私数据筛查出去，然后再将数据做向量化加密上传，这些数据在云端也无法被解密。而另外一种更加彻底的解决方案就是将大模型做本地化部署，从根源上减少对云端算力的依赖。除此之外，DeepSeek 对模糊意图的理解能力，也是手机厂商所看重的。"DeepSeek 在深度思考上的能力相较其他模型更具优势，在与星魅的 Flyme 大模型结合后，能够充分理解用户的意图，帮助用户去做一些更加精准的决策和执行，而不是让用户自己去分析，他应该在什么时候、什么地点、什么步骤上使用什么能力去解决问题 "，王炼解释道。当然，就目前来看，除了意图理解和某些特定领域外，在端侧部署小尺寸的 Deepseek 模型，性能比较有限，那端侧模型何时才能落地呢？" 精品小模型 "，呼之欲出？正如上文所提到的，手机、PC 等移动终端在硬件配置上，基本卡死了大模型端侧部署的可能。而在参数量较小的模型中，7-13B 这个级别里，部分模型如智谱 GLM4-9B 在精度和幻觉上均已展现出不错的成效。同时也有迹象表明，小模型可能会即将诞生一个 "Aha Moment"。傅聪提到，" 业内有一些动手能力特别强的工程师，他们基于 DeepSeek 的技术报告做了些尝试，去复现小模型，比如在 Llama7B、Llama38B 上做强化学习引导，在很多轮后也得到了接近于可以多步思考的小推理模型，同时幻觉被大大减少。"另外，仅就 DeepSeek 来说，如果将其用于端侧部署，也是个不错的技术选型。"DeepSeek-V3 的参数是 6700 亿，但推理的时候只会激活 370 亿，大概相当于总参数量的 5%，如果是 80 亿参数的模型，相当于只需要激活 4 亿参数，这个框架本身就决定了它的推理成本会控制在一个很理想的范围内 "，按照傅聪的推算，可能未来一年左右，行业里就会出现多个 7B 左右大小的 " 精品小模型 "。不过，这并不代表手机、PC 等硬件厂商会第一时间跟进，他们还必须要考虑沉没成本。打个比方，如果现在有厂商决定要在自家系统中做 DeepSeek 的本地化部署，甚至是基于 DeepSeek 去训练端侧模型，这其实就相当于在赌未来 3-5 年的技术发展方向。"DeepSeek 通过 Multi-Head latent Attention（MLA）和 DeepSeek MOE 架构实现了底层算力高效利用以及更低成本、更出色的模型效果。但这已经不是一个典型的 Transformer 架构，为了适配这个架构，又为了适配硬件的底层设计，他们做了非常重的开发 "，傅聪认为，对于手机厂商来说同样如此，如果押注 DeepSeek，后者也需要围绕 DeepSeek 去做大量的生态配套。这其实也很好地回答了，为什么过去各手机厂商高调宣布的自研大模型，普遍充满了 " 技术储备 " 的色彩，因为在行业技术路线不明确之前，以智能手机行业庞大的体量来看，谁都不敢盲目地下注。

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编辑:郝爱民

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车用齿轮市场逐渐萎缩，机器人带领行业步入蓝海。经测算，当每万人保有的人形机器人达到45台时，全球机器人用谐波/行星减速器市场空间分别为4495亿元/719亿元，相较万人保有量0.07台（对应总量6万台）时，分别增长540倍/552倍。对于齿轮企业而言，随着人形机器人快速起量，齿轮部件将逐步标准化，大量减速器供应商将开始外采齿轮，利好齿轮行业。预计万人保有量达45台时，人形机器人齿轮市场空间将达到近3800亿元，相当于2022年车用市场空间4倍左右。。

此外，法国的骚乱还蔓延到了邻国比利时，布鲁塞尔、列日等多地爆发示威活动。英国广播公司（BBC）称，截至当地时间6月30日晚间，比利时警方已经逮捕了100多名骚乱参与者。

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第二，稳投资需要发挥中小企业的作用。

从调研股行业分布看，机械设备、计算机和电子获得较多青睐，分别有20家、20家和15家公司接受机构调研。此外，机构持续跟踪人工智能概念，AI算力、AI应用、AI

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不明原因肺炎于2019年年末出现后，第一财经12月31日先后刊发《独家：武汉不明原因肺炎已做好隔离，检测结果将第一时间对外公布》《一财现场直击武汉肺炎事发海鲜批发市场，商户仍在正常营业》两篇报道，在中国媒体中率先公开武汉疫情情况。后续，包括《专家称武汉不明原因肺炎病原体为新型冠状病毒》《即将到来的春节长假，武汉人原本都要飞去哪儿》《科学溯源：到底是谁把新冠病毒带到了武汉》等报道不断追踪呈现了疫情第一线。财新、《财经》亦在最早进入武汉现场的媒体之列，《每日经济新闻》和《经济观察报》亦有突出表现。2019年底，新冠病毒爆发之初，上述媒体派出多名记者到武汉一线进行报道，立足财经媒体优势，全方位报道疫情动态。除了疫情动态发展，财经媒体更多将报道视角聚焦疫情中的人与事，展现出对社会民生的关切和对生命价值的尊重。