الملخص:
حدثت مؤخرًا حلقة درامية في دائرة الذكاء الاصطناعي: تغريدة إعلان رسمي من DeepSeek، قبل أن يتاح للجميع الوقت لدراسة التفاصيل الفنية بعناية، خرج أولًا من الدائرة بسبب نص الغلاف.
اكتشف بعض مستخدمي الإنترنت أن غلاف مقال الحساب العام "DeepSeek Open Source Inference Framework: نحو مستقبل شامل حقًا" كتب خطأً "Putt & Whitney" باسم "HP"، وهو ما تصادف أنه اصطدم بعلامة الكمبيوتر التجارية المعروفة Hewlett-Packard (HP).
قال العديد من مستخدمي الإنترنت مازحين إن DeepSeek كان يرسل عن غير قصد موجة من إعلانات المرور إلى HP مجانًا؛ كما قال البعض مازحا إن المديرين التنفيذيين لشركة HP سوف ينتهزون الفرصة للحضور لمناقشة التعاون.
وسرعان ما اكتشف المسؤول هذا الخطأ المثير للاهتمام. تم تعديل صورة الغلاف بشكل عاجل، وتمت استعادة النص إلى "نحو مستقبل شامل حقًا". انتهى أولونغ الصغير بنجاح.
بغض النظر عن المزاح، فإن وزن هذه المقالة نفسها هو المحور الحقيقي لهذه الحادثة. أصدرت DeepSeek مؤخرًا رسميًا تغريدة تعلن فيها أن إطار الاستدلال الأساسي الداخلي الخاص بها DeepInfer مفتوح المصدر بالكامل.
يعرف المطورون المطلعون على إيقاع DeepSeek أن هذا الفريق واصل زيادة جهوده في المسار مفتوح المصدر، وقد أصدر سابقًا عددًا من النماذج الكبيرة، وسلاسل أدوات التجميع TileLang، ومكتبات مشغلي الاستدلال الداعمة.
هذه المرة، كشفوا مباشرة عن محرك الاستدلال الأساسي الذي يدعم الخدمات عبر الإنترنت واسعة النطاق للعالم الخارجي، وقدموا خطة نشر كاملة مصقولة في بيئة الإنتاج، مما يظهر صدقهم.
الاقتباس الرسمي "افعل ذلك من أجل الخير وافعله من أجل الجميع، افعله من أجل المهارة وافعله من أجل الجميع" لتوضيح النية الأصلية. بكل بساطة، إذا كان سيتم تنفيذ نموذج كبير، فلن تكون معلمات النموذج القوية كافية فحسب، بل إن إطار الاستدلال هو المفتاح لتحديد الإنتاجية وزمن الوصول وفواتير طاقة الحوسبة.
حصلت العديد من الفرق والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم على نماذج كبيرة مفتوحة المصدر، لكنها عالقة في عملية النشر: لا يمكن التعامل مع الطلبات المتزامنة العالية، وتتقلب حالات التأخير بشكل كبير، وتظل أعباء طاقة الحوسبة مرتفعة، كما أن تكلفة النشر المخصخص وإطلاق السحابة العامة تثبط عزيمة العديد من اللاعبين.
DeepInfer مفتوح المصدر ويهدف إلى معالجة هذه النقطة الصعبة.
تأمل DeepSeek في مشاركة تجربة تحسين الاستدلال واسعة النطاق المتراكمة في الممارسة الداخلية مع المجتمع بأكمله لمساعدة المطورين والمؤسسات على تحسين مؤشرات الخدمة عبر الإنترنت، وزيادة الإنتاجية، وتقليل تأخيرات الاستجابة، وبناء خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية العامة أو الخاصة بسلاسة.
بعد إجراء التحسين، ستنخفض تكاليف طاقة الحوسبة العامة واستهلاك الطاقة في وقت واحد، وسيتم تخفيض عتبة استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لمزيد من الصناعات والمزيد من المستخدمين باستخدام خدمات نموذجية كبيرة ذات أداء أعلى من حيث التكلفة، وتحقيق هدف "الذكاء الاصطناعي الشامل" في النهاية.
التعليقات