章才会这样。
“就是deepseek，之前他们不是发过一个v3版本的论文吗？当时老板还让我们看过，你不记得了？”
“哦~好像有点印象，怎么，这篇r1有很大的提升吗？”他一边说着一边看向下面的摘要部分。
“reinfort learning（强化学习）？这不是和我们现在做的方向一样吗？”不过当他看到第一张图片的时候不由得歪了歪脑袋，发出了同样的惊呼：“holy*&#$？真的假的？”
图片上面显示了，其效果几乎和gpt-o1持平，而且文中写到了其推理成本的二十分之一还不到。
leo苦笑着摇头“不知道，我希望是假的，但我感觉应该是真的。”
搞科研最为悲伤的事情之一——你有了一个很好的idea，并且已经做了一段时间，就在快要有成果的时候，却发现人家已经做出来了，而且比自己做的更好。
好消息：llm有了新的突破，坏消息：你论文白写了。
“哎~没办法，我再看看吧，如果是真的，估计老板肯定会要求我们复现的。”
“说的也是。”
和他们一样反应还有很多人，公司的工程师们，高校的学生老师，对搞科研的人来说熬夜是常态，所以哪怕论文是在夜里发的也有很多人看到了这篇文章。
仅仅是论文发布后的第二天，各个视频网站或者学术论坛上就涌现出了不少针对r1的解读。
之后几天，随着不断有人成功复现出deepseek，谷歌、meta等大厂的ai部门负责人连夜召集紧急会议。
因为deepseek的低成本将有可能会直接威胁到所有依赖高收费模式的云服务和ai公司的盈利预期。
很快，市场上谣言四起，比如什么多家云服务提供商正在紧急重新谈判未来的gpu
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