DeepSeekV3低成本做出顶级AI

大家好呀，我是飞鱼。

2024年12月26日，DeepSeek发布了最新的开源模型DeepSeek V3，这款模型可以说是惊艳了整个AI界。

其中最让人震惊的是它的训练成本，所以它也被称为AI界的拼多多。

那它到底强在哪呢？

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性能炸裂

在多项测试中，DeepSeek-V3直接碾压Llama 3.1、Qwen 2.5。

甚至在某些任务上比肩GPT-4o和Claude 3.5，数学推理、编程能力、中文任务，样样都强到离谱。

低成本训练，性价比逆天

训练成本只要557.6万美元，对比GPT-4的10亿美元，简直是白菜价。

训练时间也超短，280万小时搞定，Llama 3.1可是用了3080万小时。

开源普惠，技术无门槛

DeepSeek-V3直接开源，全球开发者都能免费使用，中小企业也能轻松上车。

行业影响

DeepSeek-V3的低成本高性能，可能会彻底改变AI大模型的开发方式。

以后可能不再需要疯狂堆GPU了，AI技术也会更普惠。

DeepSeek V3之所以能有这么高的性价比，是因为：

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它没有简单地堆砌硬件，而是通过创新的算法和系统优化，将每一份硬件资源发挥到极致。

它还通过高效的流水线策略和独特的负载均衡技术，几乎消除了硬件瓶颈，让计算和通信并行进行，充分发挥每个GPU的性能。

简单来说，就是它没有一味地堆砌算力，而是另辟蹊径，探索效率优先的途径。

我尝试了下，同样的编码场景下：

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通义千问给出的答案没有实际帮助，但是 DeekSeek 却告之具体的实现步骤与依据。

其效果跟 ChatGPT 比都不遑多让，关键是国内可以直接使用，不需要黑科技，速度也非常快。

DeepSeek官方App也上线了，功能完整且免费，是ChatGPT的最佳替代品。

DeepSeek的成功不仅仅是技术上的突破，更是对全球AI行业的一次震撼。

它向世界证明了，即使资源有限，也能创造出强大的AI模型。

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DeepSeek创始人梁文峰说过：

• 在AI浪潮中，中国不仅要做应用变现者，更要成为技术创新的贡献者，否则我们永远都只是追随者。

有啥其他补充的内容，欢迎在评论区留言讨论。

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• 目前网站的内容足够应付基础面试（P7）了！

每日一题

题目描述

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给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列。

示例 1：

输入：nums = [1,2,3]
输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]

示例 2：

输入：nums = [0,1]
输出：[[0,1],[1,0]]

代码实现

Java代码：

class Solution {
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
        List<Integer> list1=new ArrayList<>();
        dfs(nums,list,list1);
        return list;
    }

    public void dfs(int[] nums,List<List<Integer>> list,List<Integer> list1){
        if(list1.size() == nums.length){
            list.add(new ArrayList<>(list1));
            return;
        }
        for(int i=0;i<nums.length;i++){
            if(list1.contains(nums[i])) {
              continue;
            }
            list1.add(nums[i]);
            dfs(nums,list,list1);
            list1.remove(list1.size()-1);          
        }
    }
}