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  北京9月18日电 (记者 孙自法)作为一家专注于大语言模型(LLM)和通用人工智能(AGI)技术的中国公司,DeepSeek(深度求索)今年早些时候发布的开源人工智能(AI)模型DeepSeek-R1采用的大规模推理模型训练方法,颇受关注。

  傍晚6点,正值下班高峰期,安徽省亳州市蒙城县商城西路上,车辆来来往往,但丝毫不见拥堵。这条今年7月才新修通车的道路,直接连通城西岳王大道,极大方便了市民出行。

  北京时间9月17日夜间,该训练方法在国际知名学术期刊《自然》上线发表,其揭示AI技术背后的科学研究表明,大语言模型的推理能力可通过纯强化学习来提升,从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛和STEM(科学、技术、工程、数学)领域研究生水平问题等任务上,比传统训练的大语言模型表现更好。

  嫦娥六号、梦想号、奋斗者号、深地一号等一批大国重器捷报频传,集成电路、工业母机、工业软件等领域一批“卡脖子”关键核心技术集中攻克,C919大型客机、国产大型邮轮持续擦亮中国制造名片,九三阅兵中系列新域新质作战力量震撼亮相。

  在大自然中,蚯蚓凭借独特的“体节”结构(metamerism),实现了高度分布式的感知与运动控制能力。每一节体段中都布有离散的感知与神经单元,能够精准地感知外界刺激并灵活响应,展现出在复杂环境中自由穿行的非凡适应性。正是从这一自然设计中汲取灵感,中国科学院深圳先进技术研究院的刘志远研究员联合严威研究员团队提出了NeuroWorm——一种仿蠕虫结构的动态、柔软、可拉伸的纤维神经接口。

《自然》指出,自1月在Hugging Face上发布R1以来,DeepSeek-R1已夺得该平台复杂问题解决类模型下载量冠军。现在,该模型已由八位专家评审,以评估其工作的原创性、方法论和稳健性。该论文将与审稿人报告和作者回应一同发表。“这一切都是AI行业迈向透明度和可重复性的可喜一步”。

  其更深远的价值在于“长期监测”能力。与传统临床导线类纤维相比,NeuroWorm对周围组织的干扰极小,信号质量优异,显示出巨大的临床转化潜力。其13个月的体内留存能力,使其能够像“神经监护仪”一样,持续捕捉帕金森病、阿尔茨海默病等疾病的早期信号。“这就像可穿戴设备监测心率一样,它能提前发现神经异常,在症状出现前发出预警。”严威解释道,这为神经疾病的“早期干预”开辟了新的途径。

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