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Perplexity CEO Arvin Srinivas 在今天 CNBC 采访中谈到了 Perplexity 与 DeepSeek 的整合，以及作为美国初创公司如何确保用户数据安全、避免审查问题，并提出了其与 TikTok 合并的战略构想。
刚刚，腾讯云再放大招——不仅上线了 DeepSeek-R1 和 V3 原版模型的 API 接口，还将它们接入了大模型知识引擎，并支持联网搜索，成为国内率先实现这一能力的云厂商。
各位同学好，我是来自 Unlock-DeepSeek 开源项目团队的骆师傅。先说结论，我们（Datawhale X 似然实验室）使用 3 张 A800(80G) 计算卡，花了 20 小时训练时间，做出了可能是国内首批 DeepSeek R1 Zero 的中文复现版本，我们把它叫做 Datawhale-R1，用于 R1 Zero 复现教学。
围绕 DeepSeek 的谣言实在太多了。 面对 DeepSeek R1 这个似乎「一夜之间」出现的先进大模型，全世界已经陷入了没日没夜的大讨论。从它的模型能力是否真的先进，到是不是真的只用了 550W 进行训练，再到神秘的研究团队，每个角度都是话题。
过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。
在这个对谈中，Lex Fridman 与半导体分析专家 Dylan Patel（SemiAnalysis 创始人）和人工智能研究科学家 Nathan Lambert（艾伦人工智能研究所）展开对话，深入探讨 DeepSeek AI 及其开源模型 V3 和 R1，以及由此引发的 AI 发展地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯片和技术出口管制领域的博弈。
春节假期未过半，DeepSeek 掀起的巨浪还在影响着所有和人工智能有关的领域。 今天一觉醒来， DeepSeek R1 模型已经正式加入 Azure AI Foundry 和 GitHub 模型目录，开发人员可以快速地进行实验、迭代，并将这款热门模型集成到他们的工作流程中。
2025 年伊始，全球 AI 业界被 DeepSeek 刷屏。当 OpenAI 宣布 5000 亿美元的「星际之门」计划，Meta 在建规模超 130 万 GPU 的数据中心时，这个来自中国的团队打破了大模型军备竞赛的既定逻辑：用 2048 张 H800 GPU，两个月训练出了一个媲美全球顶尖水平的模型。
“欧洲版 OpenAI” Mistral 的代码模型 CodeStral，又上新了！ 而且与 DeepSeek V2.5 和 Claude 3.5 平起平坐，共同位列 Copilot 竞技场第一名。
