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华泰证券:DeepSeek全球AI影响应用(47页).pdf

上传人: C** 编号:614635 2025-01-07 47页 6.81MB

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根据报告的内容,本文主要概括了以下几个关键点: 1. 文章讨论了模型压缩技术在人工智能领域的应用,特别是通过将更强大的模型压缩成更小的模型,以实现经济高效和有效的性能。 2. 文章指出,尽管模型压缩策略既经济又有效,但要超越智能的边界,可能仍需要更强大的基础模型和更大规模的强化学习。 3. 文章还提到了一些具体的公司和产品,如DeepSeek、NVIDIA、AMD、Qualcomm等,以及它们在人工智能领域的最新进展和产品。 4. 文章还提到了一些具体的技术和概念,如Transformer、Scaling Law、CoTE等,以及它们在人工智能领域的应用和影响。 5. 文章还提到了一些具体的数据和统计,如不同公司的市值、收入、增长率等,以及人工智能领域的市场规模和增长趋势。 综上所述,本文主要讨论了模型压缩技术在人工智能领域的应用,以及人工智能领域的最新进展和趋势。
"DeepSeek-R1" 性能如何? 为什么说"Transformer + ScalingLaw"是突破性技术? 大型语言模型在医疗领域有哪些应用?
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