DeepSeek与DeepSeek-R1专业研究报告38页
1DeepSeek 与 DeepSeek-R� 专业研究报告第 � 章 引⾔�.� 背景与意义�.�.� ⼤模型兴起与国际竞争�.�.� 闭源⼤模型的局限与开源需求�.�.� DeepSeek 的出现与价值�.� 报告⽬标与结构�.�.� 报告⽬标�.�.� 报告适⽤读者�.�.� 报告结构�.�.� 期望成果第 � 章 DeepSeek 背景与产品线概述�.� 公司与团队背景�.�.� 创⽴缘起与核⼼定位�.�.� 团队规模与研发模式�.�.� ⻓期愿景：AGI 与技术普惠�.� 发展历程与产品线（V 系列、R 系列）�.�.� 产品线概述与演进逻辑�.�.� V 系列：V�、V� 等通⽤对话与内容⽣成�.�.� R 系列：R� 等深度推理与逻辑思维�.�.� 产品线未来展望�.�.� ⼩结第 � 章 DeepSeek-R�：主要特征与开源理念�.� 专注推理与思维链的专家模型�.�.� 深度推理与逻辑严谨度�.�.� RL 驱动的⾃我训练与评估�.�.� 专家模型定位�.� 开源策略与低成本⾼性能定位�.�.� 全⾯开源：MIT 许可2�.�.� 成本与性能权衡�.�.� 实际应⽤价值�.� 与主流⼤模型（GPT-� 等）的对⽐�.�.� 模型规模与性能�.�.� 开源/闭源⽣态差异�.�.� 成本与商业策略�.�.� ⼩结第 � 章 四⼤创新深⼊分析�.� 数据集准备创新：极少⼈⼯标注 + 强机器⾃学习�.�.� ⼩样本⼈⼯标注与基础对⻬�.�.� ⾃动判分与机器⾃学习(�) 针对可验证任务的⾃动评分(�) 针对开放性任务的奖励模型�.�.� �AI 教 AI�的循环⾃增强�.�.� 效果与意义�.� 模型训练架构创新：MLA + MoE + MTP�.�.� 多头潜在注意⼒（MLA, Multi-Head Latent Attention）�.�.� 混合专家（MoE, Mixture of Experts）�.�.� 多 Token 并⾏预测（MTP, Multi-Token Parallelism）�.�.� 综合优势�.� 算⼒调配系统创新：HAI-LLM、负载均衡、FP� 等�.�.� 分布式并⾏框架：DualPipe + 专家并⾏ + ZeRO�.�.� 通信优化与负载均衡�.�.� FP� 混合精度与内存管理�.�.� 效果与评估�.� 底层硬件
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