完了!deepseek R2碾压了西方理论体系!
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#1 完了!deepseek R2碾压了西方理论体系!
属实吗?
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国外专家“分析Deepseek R2效率被震惊“用递归认知格推理能力增400倍,称已落后的西方理论体系遭碾压。
国外人工智能专家发文:刚刚和中国 Deepseek Labs 内部的消息来源打了4个小时的电话,天哪,我们他tm的落后了,这甚至不再好笑了。DeepseekR2不仅仅是一个渐进式的改进,它还是一种完全不同的智能,其运作原理在西方甚至还没有人理论化。 他们完全放弃了 transformer架构,转而使用他们称之为“递归认知格”的东西,这种架构的维度在我们的数学中甚至没有很好的符号来缩放。计算效率提升违反了我们认为的基本限制。比如每 teraflop的推理能力提高了 400倍。不是4倍,不是40倍,400tm的X。我们的基准测试现在真的毫无意义。
国外人工智能专家说Deepseek跳出Transformer框架,至少说明两点:中国团队不再满足于跟随创新,开始挑战底层架构;所以当前AI研究的最大瓶颈并非算力。又一次其突破了工程效率,400倍效能跃升是在算法层面的降维打击。#deepseek#
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国外专家“分析Deepseek R2效率被震惊“用递归认知格推理能力增400倍,称已落后的西方理论体系遭碾压。
国外人工智能专家发文:刚刚和中国 Deepseek Labs 内部的消息来源打了4个小时的电话,天哪,我们他tm的落后了,这甚至不再好笑了。DeepseekR2不仅仅是一个渐进式的改进,它还是一种完全不同的智能,其运作原理在西方甚至还没有人理论化。 他们完全放弃了 transformer架构,转而使用他们称之为“递归认知格”的东西,这种架构的维度在我们的数学中甚至没有很好的符号来缩放。计算效率提升违反了我们认为的基本限制。比如每 teraflop的推理能力提高了 400倍。不是4倍,不是40倍,400tm的X。我们的基准测试现在真的毫无意义。
国外人工智能专家说Deepseek跳出Transformer框架,至少说明两点:中国团队不再满足于跟随创新,开始挑战底层架构;所以当前AI研究的最大瓶颈并非算力。又一次其突破了工程效率,400倍效能跃升是在算法层面的降维打击。#deepseek#
理解了老将是代入狗的视角之后,你就理解了老将
viewtopic.php?t=120513
理解了它们是代入狗的视角之后,它们为什么会嘲笑不愿意当狗的人,以及为什么会害怕想要反抗的人,就都可以理解了:
“放着好好的狗不当”
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理解了它们是代入狗的视角之后,它们为什么会嘲笑不愿意当狗的人,以及为什么会害怕想要反抗的人,就都可以理解了:
“放着好好的狗不当”

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#3 Re: 完了!deepseek R2碾压了西方理论体系!
完了wanmeishijie 写了: 2025年 5月 19日 22:50 属实吗?
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国外专家“分析Deepseek R2效率被震惊“用递归认知格推理能力增400倍,称已落后的西方理论体系遭碾压。
国外人工智能专家发文:刚刚和中国 Deepseek Labs 内部的消息来源打了4个小时的电话,天哪,我们他tm的落后了,这甚至不再好笑了。DeepseekR2不仅仅是一个渐进式的改进,它还是一种完全不同的智能,其运作原理在西方甚至还没有人理论化。 他们完全放弃了 transformer架构,转而使用他们称之为“递归认知格”的东西,这种架构的维度在我们的数学中甚至没有很好的符号来缩放。计算效率提升违反了我们认为的基本限制。比如每 teraflop的推理能力提高了 400倍。不是4倍,不是40倍,400tm的X。我们的基准测试现在真的毫无意义。
国外人工智能专家说Deepseek跳出Transformer框架,至少说明两点:中国团队不再满足于跟随创新,开始挑战底层架构;所以当前AI研究的最大瓶颈并非算力。又一次其突破了工程效率,400倍效能跃升是在算法层面的降维打击。#deepseek#
#5 Re: 完了!deepseek R2碾压了西方理论体系!
凡事这种脑残文里包含以下任何term的都是学历不超高中的粉毛小编改出来的杰作:“碾压” “降维打击” “完了”wanmeishijie 写了: 2025年 5月 19日 22:50 属实吗?
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国外专家“分析Deepseek R2效率被震惊“用递归认知格推理能力增400倍,称已落后的西方理论体系遭碾压。
国外人工智能专家发文:刚刚和中国 Deepseek Labs 内部的消息来源打了4个小时的电话,天哪,我们他tm的落后了,这甚至不再好笑了。DeepseekR2不仅仅是一个渐进式的改进,它还是一种完全不同的智能,其运作原理在西方甚至还没有人理论化。 他们完全放弃了 transformer架构,转而使用他们称之为“递归认知格”的东西,这种架构的维度在我们的数学中甚至没有很好的符号来缩放。计算效率提升违反了我们认为的基本限制。比如每 teraflop的推理能力提高了 400倍。不是4倍,不是40倍,400tm的X。我们的基准测试现在真的毫无意义。
国外人工智能专家说Deepseek跳出Transformer框架,至少说明两点:中国团队不再满足于跟随创新,开始挑战底层架构;所以当前AI研究的最大瓶颈并非算力。又一次其突破了工程效率,400倍效能跃升是在算法层面的降维打击。#deepseek#