本文介绍了英特尔®至强®处理器在AI推理领域的优势，如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理，以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。
单目深度估计新成果来了！西湖大学AGI实验室等提出了一种创新性的蒸馏算法，成功整合了多个开源单目深度估计模型的优势。在仅使用2万张无标签数据的情况下，该方法显著提升了估计精度，并刷新了单目深度估计的最新SOTA性能。
DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
强化学习训练数据越多，模型推理能力就越强？新研究提出LIM方法，揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量，而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此，强化学习Scaling Law可能要被改写了！
自然语言 token 代表的意思通常是表层的（例如 the 或 a 这样的功能性词汇），需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力，
蒸馏模型的性能可以量化估算了。
今天又得知咱们的老朋友，支付宝推出的智能体开发平台百宝箱，也悄悄接入了 DeepSeek！还一下子直接接入了 DeepSeek-R1 满血版、蒸馏版 32B、蒸馏版 7B、DeepSeek-V3 共四种尺寸。
DeepSeek火了之后，知名科技主播Lex Fridman，找了两位嘉宾，从 DeepSeek 及其开源模型 V3 和 R1 谈到了 AI 发展的地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯⽚与技术出⼝管制上的博弈。5 个小时的对谈，基于「赛博禅心」的翻译版本，我们精选出了5 万字，基本把 DeepSeek 的创新、目前 AI 的算力问题、AI 训练和蒸馏、以及产品落地等都聊透了。建议收藏后仔细阅读。
DeepSeek的含金量还在上升，一个半个周末过去发生这些大事：国家超算互联网平台上线DeepSeek-R1，最高支持671B的满血版。达摩院玄铁芯片成功适配DeepSeek-R1系列蒸馏模型，在RISC-V架构CPU和端侧平台打开新的应用空间。
