AI Gamble của Trung Quốc: Prover V2 của Deepseek lớn đến mức cần căn hộ riêng 🏢🤖

Đó là một sự thật được thiết lập trong trí tuệ nhân tạo rằng một mô hình đủ lớn là tương đương hiện đại của một người dandy dí dỏm: người ta có thể không biết nó tốt cho điều gì, nhưng mọi người khá ấn tượng bởi nó chiếm bao nhiêu không gian. Bước vào Deepseek, sự tò mò trí tuệ của Trung Quốc, nổi lên từ phòng vẽ thuật toán của mình với The HERCULEAN PERVER V2, một “mô hình ngôn ngữ lớn” rất áp đặt, người ta nghi ngờ họ yêu cầu Champagne và Caviar trước khi nó tính toán.

Một ngày tháng tư tốt đẹp, theo chỉ số ngày 30, đối với những người giữ nhật ký, Deepseek đã tải lên thần đồng mới nhất của họ để ôm khuôn mặt, không quá nhiều giấy phép MIT nguồn mở khi mở cửa và la hét, mọi người đều mời! Prover v2 để làm gì? Tại sao, để đấu tay đôi với các bằng chứng gây nhiễu nhất và xác minh toán học, do đó cứu các nhà triết học khỏi lão hóa sớm.

Giờ đây, với 671 tỷ thông số, Prover V2 đứng trên vai của Prover V1 và anh chị em thể thao hơn V1.5 của nó, mà chính họ chỉ bị thua trên thế giới vào tháng 8 năm ngoái. Các học giả đi kèm với phiên bản đầu tiên chi tiết khả năng của mô hình để biến ngay cả những vấn đề cạnh tranh đáng sợ nhất thành ngôn ngữ lập trình Lean 4 vì tự nhiên, không có gì thú vị giống như thuyết phục một máy tính mà hình tam giác tồn tại.

Những người sáng tạo của Prover V2 khẳng định nó nghiền nát kiến thức toán học vào một xúc xích kỹ thuật số thanh lịch, đưa ra bằng chứng nhanh đến mức ngay cả Pythagoras cũng có thể phát triển một phức tạp thấp kém. Toán học, từng được coi là nơi ẩn náu cuối cùng của những người tránh AI, giờ đây phải đối mặt với sự chiếm đoạt kỹ thuật số.

Những gì mà tất cả những gì ồn ào về điều này?

Những người mẫu, những bộ sưu tập tuyệt vời của Binary Baryble, được đặt tên không chính xác là trọng lượng của Hồi giáo trong vòng tròn AI, như thể chúng có chế độ ăn kiêng vĩnh viễn. Tuy nhiên, tải xuống các LLM hiện đại, có xu hướng khiến máy tính trung bình nắm chặt các ngân hàng bộ nhớ của mình và giả vờ mờ nhạt của Victoria.

Tại 650 gigabyte, Prover V2 là một mô hình ngôn ngữ hoặc một hành lý rất cần thiết. Hầu hết các phàm nhân thiếu RAM hoặc VRAM cần thiết, một thuật ngữ mà một người nghi ngờ, đề cập đến loại GPU của Herculean được tham gia các vai trò đóng vai chính trong các cuộc họp ngân sách của công ty công nghệ.

Mong muốn làm cho Prover V2 ít quái dị hơn, Deepseek nén các tham số đến độ chính xác của điểm nổi 8 bit, đối với những người ghi điểm ở nhà, có nghĩa là nó chiếm một nửa không gian chỉ với một vài cuộc khủng hoảng tồn tại. Thật là một chế độ ăn kiêng! Giá như nó làm việc với macarons.

Các hóa thân trước đây, chẳng hạn như Prover V1, dựa trên Deepseekmath và được nuôi dưỡng trên dữ liệu tổng hợp tương đương với những người bạn tưởng tượng. Dữ liệu tổng hợp, người ta có thể nói, là kết quả của các máy tính đang buôn chuyện với chính họ, trong khi đó, dữ liệu thực sự của con người ngày càng hiếm, giống như cuộc trò chuyện bữa tối tốt.

Prover V1.5 là một mô hình nhanh hơn, thông minh hơn, ăn mặc đẹp hơn, đánh dấu với độ chính xác hơn, mặc dù những cải tiến chính xác của V2 vẫn bị che giấu trong sự hồi hộp học thuật, giống như một triết gia trước cà phê buổi sáng của họ. Số lượng tuyệt đối của các thông số Prover V2, cho thấy nó dựa trên R1, mô hình trước đây của Deepseek, một người ra mắt đã từng bước vào phòng khiêu vũ AI, những vị khách rực rỡ cùng với những người như Openai tựa O1.

Trọng lượng mở: Phước lành hay sự sợ hãi hiện sinh?

Làm cho một người AI AI mở trọng lượng là tương đương hiện đại là để lại cả bộ sưu tập rượu vang và chìa khóa nhà của bạn với công chúng. Một mặt, nền dân chủ của nó với Ram; Mặt khác, đó là một lời mời cho sự hỗn loạn, khi Tchaikovsky chơi và những lời khen ngợi nguy hiểm.

Lối vào lớn của R1 đã gây ra những lo ngại về an ninh và nói về những khoảnh khắc của Sputnik, vì sự cạnh tranh toàn cầu là gì nếu không tìm ra những cách mới để trao đổi vai lạnh cho CPU lạnh? Những người ủng hộ nguồn mở đã tiết lộ rằng Deepseek đang chọn nơi Meta rời đi, chứng minh rằng các AI có tinh thần công cộng có thể khiến những người tư nhân đủ lo lắng để thay đổi mã khóa của họ.

LLMS cho quần chúng, hoặc ít nhất là những người có máy tính xách tay dự phòng

Cuối cùng, ngay cả những người có máy tính xách tay có nhiều máy nướng bánh hơn so với siêu máy tính cũng có thể triệu tập các AI cục bộ của chính họ, nhờ không may mắn mà là hai thủ thuật xảo quyệt: chưng cất mô hình (trong đó một giáo viên hùng mạnh, mô hình truyền đạt sự khôn ngoan kỹ thuật số của nó đối với một con ngươi cỡ pint) và định lượng (vắt các con số cho đến khi thở ra).

Prover v2, tự hào một nửa bit, là bằng chứng; Và luôn có chỗ để giảm thêm, miễn là bạn thích ăn răng ở rìa thảm họa số. Trường hợp xấu nhất, mô hình vẫn là cụm từ chủ yếu là chức năng của Hồi giáo cũng mô tả Dandies Wildean sau hai chai rượu sâm banh.

Trong khi đó, Deepseek Lát R1 hiện đang sống trong vô số các hình thức từ các tham số 1,5 tỷ svelte có thể sống trên điện thoại di động của bạn, đến phiên bản 70 tỷ vạm vỡ đòi hỏi lưới điện của chính nó. Dân chủ hóa chưa bao giờ trông đáng sợ về mặt toán học.

2025-04-30 17:11