DeepSeekは、知乎で公式アカウントを開設し、『DeepSeek-V3/R1推論システム概要』という技術記事を発表しました。この記事では、同社のモデル推論システムの最適化の詳細とコスト利益率情報を初めて詳細に公開しており、注目を集めていたDeepSeekオープンソースウィークの終了を告げるものとなりました。記事では、DeepSeek-V3/R1推論システムの2つの主要な最適化目標である、より高いスループットとより低いレイテンシについて説明しています。これらの目標を達成するため、DeepSeekは、大規模なノード間エキスパート並列処理（EP）技術を採用しました。

人工知能の急速な発展において、複雑な推論タスクは依然として大きな課題となっています。GPT-4やClaude 3.5 Sonnetなどの最先端モデルでさえ、複雑なプログラミング、深い対話、数学的推論の処理においては依然として不十分な点があります。この問題を解決するため、Fireworks AIは画期的な複合型AIモデルf1を発表し、AI技術開発の新たな章を開きました。f1モデル最大の革新は、その複合推論アーキテクチャにあります。従来の単一の推論システムに依存するAIモデルとは異なり、f1は推論層に複数の...