歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
在科技日新月異的今天，AI領域迎來了一位嶄新的“領跑者”——DeepSeek。2025年1月26日，DeepSeek正式發布其旗艦模型DeepSeek-R1，并慷慨地開源了模型權重，這一舉動瞬間在業界掀起了軒然大波。
DeepSeek-R1的問世，無疑打破了國內大模型的固有格局。它不僅性能卓越，在數學、代碼、自然語言推理等多個領域展現出與OpenAI o1正式版比肩的實力，更在開源策略上邁出了大膽的一步。遵循MIT License，用戶得以通過蒸餾技術，借助R1訓練其他模型，這無疑為AI領域注入了新的活力。
為了進一步提升用戶體驗，DeepSeek-R1還上線了API服務，用戶只需通過設置model='deepseek-reasoner'，即可輕松調用其強大的思維鏈輸出功能。這一功能的開放，無疑將為用戶帶來更加智能、高效的AI體驗。
DeepSeek-R1的成功并非偶然。在后訓練階段，它大規模使用了強化學習技術，即便在標注數據極少的情況下，也實現了模型推理能力的顯著提升。這一技術的運用，無疑為DeepSeek-R1的卓越性能奠定了堅實的基礎。
DeepSeek在開源DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1兩個660B模型的同時，還通過DeepSeek-R1的輸出蒸餾了6個小模型并開源給社區。其中，32B和70B模型在多項能力上已實現對標OpenAI o1-mini的效果，這無疑為AI領域的研究者和開發者提供了更為豐富的選擇。
DeepSeek的崛起，不僅震動了國內科技界，更引起了美國科技界的廣泛關注。知名投資人馬克·安德森對DeepSeek R1給予了高度評價，稱其為“我見過的最令人驚嘆和印象深刻的突破之一”。而AI科技初創公司Scale AI的創始人亞歷山大·王更是直言，DeepSeek的AI大模型發布可能會“改變一切”，讓美國在人工智能競賽中的領先地位受到挑戰。
DeepSeek的創始人梁文鋒，一位在AI領域深耕多年的專家，也因其卓越的貢獻而迅速奠定了在AI圈的地位。他本碩均就讀于浙江大學信息與電子工程學專業，早年與校友共同創立了幻方量化，并在量化私募領域取得了顯著的成就。梁文鋒對AI算力的布局和投入，為DeepSeek的快速奔跑提供了堅實的底層支撐。
DeepSeek的成功，不僅在于其卓越的性能和開源策略，更在于其背后的工程奇跡。DeepSeek團隊在預訓練方面取得了顯著的突破，通過超強的訓練穩定度、深入使用fb8混合精度、多詞同時預測等技術，大大降低了訓練成本。據稱，他們用600萬美元就訓練出了一個600B的大模型，這一成就無疑為AI領域的研究者和開發者提供了新的思路。
DeepSeek的崛起，無疑將對整個AI領域產生深遠的影響。它不僅將推動AI技術的進一步發展，更將引發一系列連鎖反應。一些購買了大量NVIDIA芯片的AI初創公司可能會面臨破產的風險，而NVIDIA GPU的二手市場或將迎來一波新的浪潮。一些依賴OpenAI API的公司也可能會轉向開源，從而降低在AI技術上的支出。
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