本文由天津大学自然语言处理实验室撰写，深度解读 DeepSeek 的技术原理，包括 V2-V3 的架构创新和 R1 的推理模型训练框架，分析其在算力价格战、开源与闭源、认知误区等方面的效应，并展望未来 AGI/ASI 的发展路径。
资料简介
该文件深度解读了 DeepSeek 的原理与效应。
文章首先梳理了生成式 AI 从 2014 年到 2024 年的发展脉络，涵盖 Attention、Transformer、Scaling Laws、RLHF 等关键技术节点，以及 o1/R1 的推理突破。
接着，文章深入剖析了 DeepSeek V2-V3/R1 的技术原理，包括 DeepSeek V2 的 MoE 和 MLA 创新，以及 V3 的 Infrastructures 和 MTP 技术，强调这些创新在性能与成本曲线上的优势。
文章还探讨了 DeepSeek R1 的推理模型训练技术框架，如 GRPO 强化学习框架和推理能力蒸馏，指出其在推理领域的突破。在效应方面，文章分析了 DeepSeek 引发的算力价格战、开源与闭源的博弈，以及对认知误区的颠覆，强调其在创新、人才和愿景方面的深远影响。
最后，文章展望了未来 AGI/ASI 的发展路径，预测实现人类职业 AI 自动化需要 30 年，并提出 DeepSeek R2 可能很快发布，将推动智能驱动科学研究。
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