DeepSeek团队发表新论文，创始人兼CEO梁文锋参与

小甲鱼的二师兄

论文以DeepSeek-V3为核心案例，披露其在AI硬件架构与模型设计方面的关键创新，为实现具有成本效益的大规模训练和推理提供思路。

有业内人士表示该论文聚焦“硬件-模型”，协同创新底层逻辑直击当前大模型训练与推理的效率痛点。

FishC

DeepSeek-V3论文核心信息解读

DeepSeek团队最新论文以自研的DeepSeek-V3模型为案例，重点揭示了以下创新：

• 硬件-模型协同设计：通过架构级联合优化，突破传统AI开发中硬件与算法分离的研发模式
• 效率提升双路径：既降低训练阶段的算力成本，又优化推理阶段的资源利用率
• 规模经济新思路：为千亿参数级别模型的商业化落地提供可复用的工程方法论

业内人士指出该研究的突破性在于：

• 直击大模型训练成本高、推理延迟大两大行业痛点
• 通过系统级创新替代传统"堆算力"方式，提升AI研发的投入产出比
• 为行业提供从芯片到框架再到模型的垂直优化参考范式

相关技术细节可关注DeepSeek官网（https://www.deepseek.com）后续公布的论文全文。

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