公司动态 - DeepSeek正研发具备高度自主性的AI智能体模型 能根据极简指令自主执行复杂操作并具备学习优化能力 [1] - 公司计划在2024年第四季度推出该革新性软件 此前在2024年1月曾发布低成本模仿人类推理的R1模型 [3] - 此次进军AI智能体领域的计划此前未对外公开 公司未就相关消息发表评论 [3] 行业趋势 - OpenAI、Anthropic及微软等国际厂商近期均推出智能体软件 旨在简化个人与工作任务 [3] - 华人创立的Manus AI凭借"通用AI智能体"概念获得全球关注 [3] - AI智能体与传统聊天机器人的区别在于能处理更复杂任务 包括旅行规划、代码编写与调试等 [3] 技术发展 - 整个AI行业致力于构建日益自主化的AI系统 目标实现近乎无人工干预的复杂现实任务执行 [3] - 当前AI智能体技术仍需大量人工辅导 [3]

DeepSeek AI模型开发进展 - 中国AI公司DeepSeek正在开发具备更先进代理功能的人工智能模型 目标与OpenAI等竞争对手在技术新前沿展开竞争[1] - DeepSeek创始人督促研发团队在2024年第四季度发布新款软件 但公司尚未公开回应传闻[1] - DeepSeek新型代理模型计划反映科技行业更大转变 OpenAI Anthropic和微软近几个月各自启动代理软件以简化个人和专业任务[2] DeepSeek技术迭代与性能提升 - 2024年1月DeepSeek发布R1系列模型 能够模仿人类推理过程且研发成本仅为数百万美元[3] - 5月28日团队发布DeepSeek-R1-0528升级版本 在推理能力 编程性能 长文本处理和写作质量等方面显著提升[3] - 8月21日DeepSeek-V3 1正式发布 重点增强代码理解与Agent任务执行能力 采用UE8M0 FP8精度设计并面向下一代国产芯片优化[3] - 新模型采用混合推理架构 同时支持思考与非思考双模式 用户可根据任务复杂度智能切换[3] - DeepSeek-V3-Think响应速度显著提升 输出token数减少20%至50%情况下表现与DeepSeek-R1-0528持平或更快[3] - 经过Post-Training优化 新模型在工具调用与智能体任务中表现更加出色 执行复杂指令更稳定可靠[4] AI Agent行业发展趋势 - AI Agent被视为继大模型之后重点赛道 具备自主决策 任务拆解与跨应用协同能力[5] - 国务院提出到2027年人工智能与6大重点领域广泛深度融合 新一代智能终端 智能体等应用普及率超70%[5] - 到2030年智能体应用普及率超90% 智能经济成为经济发展重要增长极[5] - 政策提出培育人工智能应用服务商 发展模型即服务 智能体即服务等 打造人工智能应用服务链[5] - 政策有望加速AI应用落地 催动未来五年AI应用及Agent渗透率快速提升 助力AI应用实现最后一公里落地[6] - AI正迈向L3智能体时代 实现从思考到行动质变 AI Agent从工具附庸升级为智能协作者 有望重塑人机协作方式[6] - 2025年有望成为AI Agent商业爆发元年 企业服务类SaaS厂商有望在AI Agent浪潮中率先受益[6] - AI Agent作为大模型商业化落地核心形态 处于政策驱动与技术突破双重红利期 市场空间广阔且成长确定性强[7] 市场表现与资金流向 - 万得DeepSeek指数 AI算力指数 AIGC指数分别累计下跌8 94% 9 25% 7 16%[1] - 食品饮料ETF最新份额72 3亿份 增加1 0亿份 主力资金净流出2338 5万元[10] - 游戏ETF最新份额53 6亿份 减少800 0万份 主力资金净流入445 0万元[10] - 科创半导体ETF最新份额4 5亿份 增加1200 0万份 主力资金净流出2500 1万元[10] - 云计算50ETF最新份额4 2亿份 减少600 0万份 主力资金净流入204 4万元[11]

美国老年人AI学习趋势 - 82岁Luis Bautista通过YouTube学习提示词工程策略并创办科技公司寻求风投 存款仅60美元且负债1.5万美元[1][2] - 超40位80-90岁在职老人积极使用免费版ChatGPT Claude Gemini等工具 部分参加机器学习课程或整合AI至工作流程[5] - 老年人科技服务机构推出初级AI课程 近20名60岁以上学员参与学习ChatGPT等工具应用 24%未使用者表达学习兴趣[30][31][33] 老年人应用AI的动机与场景 - 主要动力包括保持职场竞争力(45岁以上员工13%使用AI工具) 增加收入(年收入4.2万美元案例)及应对工作强制要求[5][24][34] - 应用场景涵盖工作申请 图书编辑 医疗病史查询 课程设计合同竞标 社交媒体帖子撰写及艺术创作[27][30][33][34] - 81岁咨询师用AI处理精神科患者病史 83岁创业者通过Perplexity和DeepSeek获取咨询订单[34][35] 行业培训与认证发展 - AI基础知识 虚假信息识别 职业发展课程需求激增 培训机构开发针对老年人的提示词工程协作培训材料[29][30] - 80岁Phyllis Scalettar完成机器学习课程后成为认证AI顾问 经营AI教育咨询公司改进客户工作流程[6][11] - Goodwill Industries等机构指出AI降低技术行业门槛 为老年人创造更多获得职业认证的机会[34] 职场偏见与代际差异 - 招聘经理仅7%愿意考虑65岁以上AI岗位候选人 较25-34岁群体57%的接受度存在显著差距[23] - IMF研究显示年长员工受AI冲击更大 因职业流动性低且再就业机会少 45岁以上群体遭遇职场偏见程度上升[16][17][25] - 与传统认知相反 部分研究认为老年人可能站在AI应用前沿 因其经历20世纪中叶以来的重大技术变革[12][14] 经济压力与创新价值 - 年长者因财务脆弱(案例存款不足100美元)持续工作 AI成为维持生计的关键工具[2][24][34] - 老年人数十年工作阅历在AI时代焕发新价值 如将早期职业经验转化为AI业务技能[9][10][14] - 技术创新为老年人提供创作歌曲 虚拟徒步旅行等心理健康支持场景 拓展居家活动可能性[33]

公司动态 - DeepSeek正在开发具有更先进代理功能的人工智能AI模型 以与OpenAI等美国同行在技术领域的新前沿展开竞争 [1] - 公司位于杭州 正在构建AI模型 目标是在用户极少指示的情况下代表用户执行多步骤操作 [1] - 系统能够根据先前的操作进行学习和改进 [1] - 公司创始人梁文锋督促研发团队在2024年最后一个季度发布新款软件 [1] 行业竞争 - 人工智能AI模型代理功能成为技术领域的新前沿 中美企业在此展开竞争 [1]

公司动态 - DeepSeek正在开发具备更先进AI智能体功能的人工智能模型 目标是在用户提供最少指令的情况下完成多步操作并能根据以往操作不断学习和改进 [1] - 公司创始人梁文峰推动团队目标在2024年最后一个季度发布该新产品 [1] - DeepSeek于2024年1月发布R1模型以模拟人类推理能力颠覆全球科技行业 并于8月21日发布新一代大语言模型DeepSeek-V3.1 称其为"迈向Agent时代的第一步" [1] 技术进展 - DeepSeek-V3.1版本采用UE8M0 FP8 Scale参数精度 带来三大变革：采用混合推理架构可同时支持思考与非思考模式 思考效率更高且答案生成更快 Agent能力显著增强在工具使用和智能体任务中表现大幅提升 [1] 行业趋势 - AI智能体被视为继大模型之后的重点赛道 具备自主决策、任务拆解与跨应用协同能力 [1] - DeepSeek正与OpenAI等美国竞争对手在技术新前沿展开竞争 [1]

公司动态 - DeepSeek计划在2025年底前正式发布AI智能体[1] - 公司对是否年内发布AI智能体暂无回应[1] 行业趋势 - AI智能体被视为继大模型之后的重点赛道[1] - AI智能体具备自主决策、任务拆解与跨应用协同能力[1] - AI智能体被行业视为抢占下一代人机交互入口的关键技术[1]

公司动态 - DeepSeek计划2025年底前正式发布AI智能体 [1] - 公司对相关消息暂无回应 [1] 行业趋势 - AI智能体被视为继大模型之后的重点赛道 [1] - 该技术具备自主决策、任务拆解与跨应用协同能力 [1] - 行业正抢占下一代人机交互入口 [1]

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文章核心观点 - 深度求索公司在新模型DeepSeek V3 1文档中提及的"UE8M0 FP8"参数格式 是针对下一代国产芯片设计的创新计算格式 通过牺牲局部精度换取全局稳定性和计算效率 旨在适配国产芯片硬件短板并构建自主算力生态 引发资本市场对国产芯片行业的高度关注 [2][5][6][9] 技术定义与特性 - "FP8"代表8位浮点计算格式 适用于深度学习等场景 其中"UE8M0"特指无符号 8位指数 0位尾数的参数格式 通过纯指数编码简化计算操作 [5] - UE8M0格式数据范围与FP32相当 但计算速度更快 数值范围优于E5M2等FP8变体 有利于模型训练稳定性 但需以精度牺牲为代价 [6] - 该格式特别适配Transformer架构的AI大模型 因其自注意力机制依赖浮点大量程 实现"牺牲局部精度换取全局稳定" [6] 国产芯片适配逻辑 - 国产芯片在先进制程 算力密度和功耗方面存在短板 UE8M0 FP8通过算法创新降低算力负荷 简化指数移位和加法操作 弥补硬件差距 [9] - 该格式有助于打破英伟达CUDA生态垄断 其开源特性可成为国产芯片重建自主生态体系的关键 [9] - 寒武纪思元590及未来690系列芯片原生支持FP8计算 沐曦 燧原等厂商也表态适配 但尚未明确使用UE8M0混合参数模型 [12] 应用场景与优势 - 除大语言模型外 UE8M0 FP8适用于明确定义的专用AI场景 如自动驾驶 人形机器人的多模态VLA模型 需大量程 高稳定性和高效率 [10] - 在工业质检 政务文档处理等低延迟 高准确率且成本敏感的场景中 该格式能发挥高效稳定特点 适配千行百业"AI+"需求 [10] 行业影响与竞争态势 - DeepSeek凭借行业地位向芯片厂商提出标准 推动国产芯片根据其生态系统定义设计 [12] - 国产芯片如寒武纪宣称新品在专用场景能力达英伟达H100的80% 但英伟达Blackwell系列采用FP4混合精度架构 国产芯片追赶仍需时间 [12] - 多数专家认为国产芯片需依靠性能竞争优势才能最终成功 [13]

UE8M0 FP8 技术解析 - UE8M0 FP8 是一种无符号、8位指数、0位尾数的浮点参数格式 专为下一代国产芯片设计 [1][3] - 该格式通过牺牲局部精度换取全局稳定 特别适用于Transformer架构的AI大模型训练 能提供与FP32相近的数据范围但计算速度更快 [3] - 相比海外厂商采用的E3M4或E5M2等标准FP8格式 UE8M0 FP8是中国市场定制化方案 可有效降低计算功耗并适配国产芯片规格限制 [4] 国产芯片适配优势 - UE8M0 FP8通过简化计算为指数移位和加法操作 大幅降低算力负荷 弥补国产芯片在7nm及以下先进制程的算力密度短板 [5] - 该格式打破英伟达CUDA生态垄断 为国产芯片提供开源、无厂商绑定的新生态构建机会 [5] - 寒武纪思元590及未来690系列芯片原生支持FP8计算 沐曦、燧原等国产AI芯片厂商均表态适配FP8 [8] 应用场景拓展 - 格式特别适用于多模态VLA模型 满足自动驾驶、人形机器人等场景对高效计算和大动态范围的需求 [6] - 在工业质检、政务文档处理等专用场景中 能实现低延迟、高准确率的AI推理 且对成本敏感 [6] - 深度求索通过本地化部署和语料后训练 推动UE8M0 FP8在企事业单位私有化AI应用中的落地 [5] 产业影响与竞争格局 - DeepSeek V3.1发布后 寒武纪8月股价涨幅达110% 引发资本市场对国产算力行业的高度关注 [8] - 深度求索凭借行业地位向芯片厂商输出标准 推动其根据自身生态系统定义芯片设计 [8] - 国产芯片（如寒武纪）在专用场景性能达英伟达H100的80% 但面对Blackwell系列FP4架构及特供中国B30a芯片 仍存在技术追赶空间 [8] 发展前景 - 国内芯片最终成功需依赖性能具备充分竞争优势 [9] - UE8M0 FP8配合混合参数精度 有望成为千行百业"AI+"的更优解决方案 [6]