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“预训练阶段的‘Scaling Laws’已经遇到瓶颈，但推理阶段的‘Scaling Laws’依然有很大机会。”田丰强调，DeepSeek正是在模型推理阶段找到了新解法。业内普遍认为，DeepSeek系列模型的横空出世，为全球通向AI未来开辟了一条新的路径，也给AI大模型的落地普及打开了更广阔的空间。
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经过近10年努力，葛健团队终于有了第一份收获。葛健认为，要想使用人工智能在海量天文数据中“挖”到极其稀少的新发现，就需要创新人工智能算法，并且利用基于新发现现象物理图像特征所生成的大规模数据集进行训练，使之能快速、准确、完备地探寻到很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。
澳门惠泽网在峰会主会场10日举行的一场题为“在全球范围内推广具有竞争力和可持续性的人工智能生态系统”的研讨会上，当被问及大模型的能源效率问题时，法国凯捷咨询公司首席执行官艾曼·伊扎特回答说，DeepSeek模型就是一个好案例，“不少人在研发以更低能耗实现同等效果的轻量模型，而DeepSeek率先展示了这类模型”。他认为，可在手机、个人电脑或汽车上部署的开源模型，将是人工智能领域非常重要的创新。
