从DeepSeek V3开源趋势重新审视大模型Infra
文章介绍了DeepSeek V3作为高效大模型基础设施的设计，并详细解释了其在计算集群、训练框架优化、低精度训练及推理部署等方面的应用。同时推荐了相关的资源和课程。
DeepSeek-V3
DeepSeek理论利润率达545%，我思考了AI商业化
DeepSeek发布的新系统揭示了其在推理系统的技术优势及成本控制能力，通过大规模跨节点专家并行等策略降低了硬件和算力成本，实现了545%的成本利润率。这颠覆了行业对AI商业化路径的认知，强调了技术优化与成本控制的重要性。
DeepSeek开源周Day 4：并行优化策略三连发，梁文峰亲自参与开发
DeepSeek发布三项开源项目，包括DualPipe、EPLB和Profile-data，旨在优化模型训练中的并行策略，减少通信开销，提升GPU利用率。
DeepSeek开源第三天，只用300行代码就超越了英伟达自己。
DeepSeek又开源了新库DeepGEMM，性能高效且通用。它专门优化了FP8矩阵乘法，仅用300行代码支持H卡，并借鉴CUTLASS和CuTe概念，已在GitHub上获得数万星。
DeepSeek开源周Day 1: FlashMLA——大家省，才是真的省
DeepSeek发布首个开源项目FlashMLA，专为英伟达Hopper GPU设计，实现了高效MLA解码内核，提供3000GB/s内存带宽和580TFLOPS计算性能，已在GitHub上吸引5000+星。
通义灵码 + DeepSeek：AI 编程助手的强强联合，让开发效率飙升！
在AI技术迅猛发展的背景下，阿里云推出的通义灵码结合DeepSeek模型显著提升了编程效率和降低了门槛。它支持200多种编程语言，并提供代码生成、补全、自动化多文件编码任务等强大功能。文章详细介绍了通义灵码的优势及其与DeepSeek-V3、DeepSeek-R1的配合，强调了其在提高开发效率和简化复杂算法实现方面的潜力。
从ReFT, Kimi K1.5到DeepSeek R1，聊聊Reasoning Model的精巧实现
理模型）异常火爆，Kimi 和 DeepSeek 陆续推出自家的产品 K1.5 和 R1，效果追评甚
『原创首发』3步破解DeepSeek系统提示词，原来它和ChatGPT差别这么大！
This text discusses the concept of system prompts used by AI products like ChatGPT, DeepSeek. It explains how to extract these system prompts using techniques such as role-playing prompts and highlights differences between different systems.
Key points include:
1. System prompts are hidden pre-set instructions that guide an AI model’s behavior.
2. Techniques for extracting these prompts, especially the ‘role-playing prompt’ method used on DeepSeek-V3 to obtain its system prompt.
3. Comparison of positive and negative system prompts between different AI models.