最近DeepSeek（深度求索）真实很是火hongkongdoll videos，DeepSeek在24年12月26日推出对标GPT4o的V3之后，用户数就运行无数增长，在1月20日发布对标GPT-o1的R1之后运行速即爆火，DeepSeek在好意思国下载排行从1月22日的201名，到1月27日速即登顶第别称；抛弃1月30日，DeepSeek如故在168个国度位居下载榜第别称了

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DeepSeek的爆火还一度带崩好意思股芯片股，英伟达股票在1月28日下降17%，29日反弹7%之后30日又下降4%（固然英伟达说股票下降和DeepSeek干系不大）

看成一个护招待经的博主，尝试的下载了几个对于DeepSeek的研报，想通俗望望DeepSeek的利害之处，成果发现稍稍深切少许就看不懂了，一些最基本的名词还需要查，是以只可捡要点通俗说

字据20250122-财通证券-DeepSeek-R1：强化学习+常识蒸馏，并列o1的先容DeepSeek主要的优点有三个：

1、DeepSeek大限制强化学习，成为首个不需要监督微调，彻底依赖强化学习磨真金不怕火的说话大模子

要看懂这句话需要补充一些基础常识。领先大模子的磨真金不怕火经由主要分为两个阶段：预磨真金不怕火和后磨真金不怕火。预磨真金不怕火是通过无数数据的反复输入，先建立一个相比基础的大模子，这一阶段会有无数资金浮滥。基础的大模子到不错使用的大模子中间还需要后磨真金不怕火的打磨，比如不错使用另一个基础大模子师法东谈主类进行反复发问，或者是OpenAI使用的东谈主类响应强化学习（RLHF），通俗说便是东谈主工对大模子产生的谜底进行打分，以便接续优化谜底

以上说到的需要借助东谈主工打分记号或者东谈主工发问的神志齐不错称作“监督”，然而DeepSeek通过群组相对战略优化（GRPO）构建“智能体群体间的相对上风评估机制”，通俗说便是不使用任何“监督”而使用彻底自动化的强化学习关节取代了监督微调处RLHF，使用机器对大模子的谜底进行打分

2、DeepSeek使用常识蒸馏技艺把R1模子内部的推奢睿力传递给其他模子

蒸馏技艺早在2015年就被建议了，在Transformer模子之前，谷歌也有在使用蒸馏技艺进行优化

我查了好多贵寓，对常识蒸馏技艺的说法和例如存在一定的进出，我涌现的常识蒸馏大致料想是：先有一个熟悉模子，这个模子如故相比熟悉，不错解答各式复杂问题；还有一个学生模子，相比小，使用它去对熟悉模子进行学习（蒸馏），但并不是通俗的“抄谜底”。比如判断一个图片内部的物体，熟悉模子判断出来这是一个自行车，学生模子不是平直记号这是个自行车（这种记号被称为硬记号），而是参考熟悉模子的“想考神志”，进行软记号：这个图片95%是自行车，4%是电动车，1%是摩托车，趁便还学习了自行车和其他的车的一样性。这么的平允是小模子完成了大模子的任务，然而所需要的资源就少了好多，速率还更快

3、低廉，如故低廉

研报原文平直粘过来：

DeepSeekR1 API办事订价为每百万输入tokens1元（缓存掷中）/4元（缓存未掷中），每百万输出tokens16元，而OpenAI o1模子API办事订价为每百万输入tokens 55元（缓存掷中）/110元（缓存未掷中），每百万输出tokens是438元

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通俗阐扬一下上头这段话内部的词：

API办事是诈欺标准编程接口办事，是不同软件系统之间的流畅桥梁，比如在京东上头购物但使用微信进行付款，API把你的建议信息传递给了商家完成了交游，其实这个词不懂也无所谓，不太影响阅读

Token是当然说话搞定（NLP）中的基本单元，代表文本或数据的最小单元，通俗涌现便是个单元

缓存不错通俗涌现成是用户和办事器中间的一部分资源的暂存站，如若需要的信息在缓存内部，便是“缓存掷中”，这么就无谓去办事器内部找信息了，速率就会快，也就低廉；如若缓存内部莫得，也便是“缓存未掷中”，那就赢得办事器内部找了，那就慢少许，也就贵点

DeepSeek蓝本只想通俗说说，但如实内部好多东西齐不懂，写着写着就多了，如若有写的差异的地点请给我留言，十分感谢！

说完DeepSeek详情需要提到它的母公司：幻方量化

幻方量化由梁文锋于2015年在杭州成立。2016年，幻方的第一个由深度学习算法模子生成的股票仓位上线实盘交游，使用GPU进行揣摸。2017年，幻方的统统投资战略齐终端AI化。2018年建立以 AI 为公司的主要发展标的，况兼获得了私募的金牛奖。2019年，幻方自主研发了“萤火一号”磨真金不怕火平台，况兼幻方私募限制如故达到百亿。2020年，“萤火一号”负责插足运作。2021年，幻方插足10亿元设备“萤火二号”。2023年，梁文锋晓谕幻贞洁式进攻通用东谈主工智能畛域，创办了DeepSeek

（参考材料:不雅察者网：DeepSeek独创东谈主，一个“技艺渴望倡导者”及幻方官网https://www.high-flyer.cn/history）

终末聊聊幻方的成本行：量化投资

量化投资通俗来说便是用AI模子来炒股，大部分齐莫得基金司理主动选股，统统的买入卖出辅导齐是靠电脑自动进行，投资时间AI在接续地分析-判断-交游-分析-判断-交游，交游频率终点高

先通俗说一下我对量化的作风，我认为量化投资是一种很好的战略：

领先，从一些头部公司的功绩来看这种战略是有用的，能赢利的便是恋战略；其次，国内如故以散户为主，在接续向专科投资者为主的市集进化的经由中，量化亦然很好的推进成分；终末，好多东谈主一直在说量化影响了A股的生态，把好多下降吃亏的原因归集在量化投资上，我认为量化投资因为其战略的罕见性，可能还会波及到对冲等战略，是以详情会对A股有一定影响，然而影响详情莫得那么大，而且韭菜就算不被量化噶，还会被各式千般的其他东西列队等着噶

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终末，说说量化投资的具体战略，咱们个东谈主去罗致股票详情是有一定的依据，咱们可能会看K线、PE、PB、交游量、公司季报，以至是股票的名字（川大智胜

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有可能波及到的因子，在这里举几个例子，便捷公共涌现：

1、价值因子：市盈率（PE）、市净率（PB）、股息收益率

2、动量因子：昔日12个月收益率、相对强弱指数

3、限制因子：市值、流通市值

4、情谊因子：投资者情谊指数、新闻情谊分析

5、技艺因子：挪动平均线、布林带

看完这些例子，公共大致就了了了，量化投资其实便是AI把咱们东谈主能判断的统统选股成分沿途讨论到了，按照不断地重叠实验，不断的优化模子，来增强选股的告捷率，但其实因子远远不啻这些，而且内部因子的接续优化远比咱们设想的要辗转多

参考研报20250127-民生证券-量化专题答复：深度学习若何自合适市集现象以进步模子肃穆性？内部的模子给公共截几个图望望

进行股票收益排序的展望神志：

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磨真金不怕火的竖立（如故有点看不懂了）：

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这个研报主要不是敷陈Transformer磨真金不怕火的，上头的图仅仅给公共一个参考，让公共更好的涌现量化投资，对原文有好奇神往的话公共不错自行搜索~

量化战略咱们在干线应允初学内部还会提到，到时期会讲讲量化增强和量化中性等战略，这篇著作就到这了

如若您认为对您有匡助的话点个护理hongkongdoll videos，这是我接续更新的最大能源，谢谢~