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　　來(lái)源：中國(guó)基金報(bào)

　　1月28日凌晨,，國(guó)內(nèi)火爆的AI大模型公司DeepSeek稱遭受大規(guī)模惡意攻擊！

　　DeepSeek稱遭受大規(guī)模惡意攻擊

　　DeepSeek官網(wǎng)的服務(wù)狀態(tài)頁(yè)面顯示：“近期DeepSeek線上服務(wù)受到大規(guī)模惡意攻擊，注冊(cè)可能繁忙,，請(qǐng)稍等重試。已注冊(cè)用戶可以正常登錄,，感謝理解和支持,。”

　　1月20日,，DeepSeek推出了AI模型R1，這是一款為解決復(fù)雜問(wèn)題而設(shè)計(jì)的專用模型,。在海外出圈之后,，DeepSeek的服務(wù)需求激增。DeepSeek表示,，最新的AI模型可以與OpenAI的ChatGPT媲美,，且開發(fā)成本遠(yuǎn)低于競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品。

　　這次更新引發(fā)了美國(guó)和歐洲科技股市值蒸發(fā)超過(guò)1萬(wàn)億美元的暴跌,，投資者質(zhì)疑美國(guó)一些大公司虛高的估值,。

　　全球科技股紛紛下跌，英偉達(dá)暴跌15%,！納斯達(dá)克指數(shù)暴跌超3%,，該指數(shù)以科技股為主。除英偉達(dá)外,，其他芯片股也在暴跌,，博通公司暴跌近17%，臺(tái)積電暴跌14%,，阿斯麥暴跌超6%,。

　　分析稱，DeepSeek推出的低成本人工智能模型可能會(huì)使推動(dòng)牛市的科技估值難以為繼,。

　　Murphy & Sylvest財(cái)富管理公司的保羅·諾爾特（Paul Nolte）表示,，“我們不知道這是不是股票市場(chǎng)的‘斯普特尼克時(shí)刻’,，但這肯定是一個(gè)警鐘，提醒我們并不是市場(chǎng)上唯一的玩家,，將極高的估值賦予這些股票,，認(rèn)為它們壟斷了市場(chǎng)，這是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤,，現(xiàn)在正在被重新評(píng)估,。”

　　對(duì)于Miller Tabak的馬特·馬利（Matt Maley）來(lái)說(shuō)，DeepSeek最新的人工智能模型更具成本效益，并且運(yùn)行在技術(shù)要求較低的芯片上,，這引發(fā)了對(duì)人工智能熱潮能帶來(lái)多大收益的嚴(yán)重質(zhì)疑,。

　　DeepSeek火上澆油，發(fā)布了新款人工智能模型

　　當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月27日,， DeepSeek團(tuán)隊(duì)正式發(fā)布兩款多模態(tài)框架——Janus-Pro 和 JanusFlow,。其中，Janus-Pro是一款統(tǒng)一多模態(tài)理解與生成的創(chuàng)新框架,，通過(guò)解耦視覺編碼的方式,，極大提升了模型在不同任務(wù)中的適配性與性能。

　　JanusFlow是一款通過(guò)生成流（Rectified Flow）與自回歸語(yǔ)言模型融合實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的框架,。它不僅在理解任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異,，還能生成高質(zhì)量圖像,，展現(xiàn)了框架設(shè)計(jì)的極簡(jiǎn)與強(qiáng)大,。

　　北京時(shí)間1月28日凌晨，就在美國(guó)科技股暴跌之際,，人工智能社區(qū)Hugging Face顯示,，DeepSeek發(fā)布了開源多模態(tài)人工智能模型Janus-Pro。其中Janus-Pro-7B在GenEval和DPG-Bench基準(zhǔn)測(cè)試中擊敗了OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion,。

　　頁(yè)面顯示，Janus-Pro是一種新穎的自回歸框架,，統(tǒng)一了多模態(tài)的理解與生成,。它通過(guò)將視覺編碼分離為獨(dú)立的路徑,，解決了以往方法的局限性，同時(shí)仍然采用單一的統(tǒng)一Transformer架構(gòu)進(jìn)行處理,。視覺編碼的分離不僅緩解了視覺編碼器在理解與生成任務(wù)中的角色沖突,，還提升了框架的靈活性。Janus-Pro不僅超越了之前的統(tǒng)一模型,，還能匹配或超越任務(wù)專用模型的性能,。其簡(jiǎn)單性、高靈活性以及高效性使Janus-Pro成為下一代統(tǒng)一多模態(tài)模型的有力候選者,。

　　Janus-Pro是一款統(tǒng)一理解與生成的多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLM）,，通過(guò)對(duì)多模態(tài)理解與生成的視覺編碼進(jìn)行解耦來(lái)實(shí)現(xiàn)功能。Janus-Pro構(gòu)建于 DeepSeek-LLM-1.5b-base和DeepSeek-LLM-7b-base的基礎(chǔ)之上,。

　　在多模態(tài)理解方面,，它使用SigLIP-L作為視覺編碼器，支持384×384的圖像輸入,。在圖像生成方面,，Janus-Pro使用了來(lái)源于此的分詞器（tokenizer），其下采樣率為16,。