Raft算法：保障分布式系統共識的穩健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統
DeepSeek的熱，還在持續ing。
就在剛剛過去的周末，DeepSeek反超ChatGPT，一舉登頂美區蘋果應用商店免費App排行第一！
其熱度之高，有網友甚至這樣描述：
我甚至都不喜歡AI助手應用，但我已經下載了DeepSeek。
至于原因，正是DeepSeek在前幾天開源的推理模型R1，引發了一陣又一陣的輿論熱潮。
僅僅花費560萬美元訓練的R1，在很多AI基準測試中已經達到甚至超越OpenAI o1模型。
而且DeepSeek是真的免費，而ChatGPT雖然在免費榜上，但要是想解鎖它的完全體，還是要掏上200美元……
現在要是在X上搜“DeepSeek”，目之所及，處處都是“使用DeepSeek構建一切”、“Goodbye ChatGPT”這樣的話題：
并且不止是科技圈的人在關注，例如風險投資家Marc Andreessen就高度稱贊道：
DeepSeek R1是我見過令人驚嘆的突破之一。
就連回應“DeepSeek將如何盈利”這個問題中的一句話——“DeepSeek是一個小項目”，也是被網友們轉瘋了……
嗯，火，著實是有點火。也剛引發一波復現熱潮。
作為本身就是開源模型的DeepSeek R1，就在昨天還引發了一股復現熱潮。
這個項目就是由HuggingFace在GitHub上發起的Open R1。
項目僅僅發布2天，已經斬獲4.2K個Star。
聯合創始人兼CEO Clem Delangue表示：
我們的科學團隊已經開始致力于完全復制和開源R1，包括訓練數據、訓練腳本……
我們希望能充分發揮開源AI的力量，讓全世界每個人都能受益于AI的進步！我相信這也有助于揭穿一些神話。
而在Open R1的項目文檔中，官方進一步表示：
這個項目的目的是構建R1 pipeline中缺失的部分，以便所有人都能在此之上復制和構建R1。
HuggingFace表示，將以DeepSeek-R1的技術報告為指導，分3個步驟完成這個項目：
第1步：用DeepSeek-R1蒸餾高質量語料庫，來復制R1-Distill模型。
第2步：復制DeepSeek用來構建R1-Zero的純強化學習（RL）pipeline。這可能涉及為數學、推理和代碼整理新的大規模數據集。
第3步：通過多階段訓練，從基礎模型過渡到RL版本。
除了復現潮之外，網友們分享的玩法也是層出不窮。
例如一個小哥分享的《用DeepSeek R1構建一切》，手把手教你怎么做游戲、開發編程等等。
而從DeepSeek的熱度延伸出來，國貨之光的含金量還在上升：
先是DeepSeek，現在是Kimi k1.5……中國（大模型）的發展速度非常快。
對于DeepSeek引爆的熱點話題，LeCun則站出來表示：
我們要關注的真正的點，應該是開源模型正在超越專有模型。
DeepSeek接下來還會引發怎樣的熱潮，是值得繼續關注一波。
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