3月1日，潞晨科技官微发布了两则消息。先是宣布：“尊敬的用户，潞晨云将在一周后停止提供DeepSeek API服务，请尽快用完您的余额。如果没用完，我们全额退款。”后又发布消息：“感谢网友的热心提醒，Colossal-AI此前发布对DeepSeek-R1（671B）模型的LoRA微调，在参数加载过程中因参数名称不匹配的Bug导致Loss异常，已在GitHub线上修复。”
DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明：预训练Scaling Law不是OpenAI的护城河。将来95%的算力将用在推理，而不是现在的训练和推理各50%。OpenAI前途不明，生死难料！
AI 硬件——一个共识大于非共识的投资主题，尤其是 CES 之后。相比单纯的模型或者软件服务，硬件的确存在新的适合创业者发挥的空间和机会。
2月12日，DeepSeek迎来全球首场诉讼，印度德里高等法院受理了一项公益诉讼（PIL）。公益诉讼申请人律师Bhavna sharma与Nihit Dalmia在诉讼向法院提出禁令，请求印度政府限制DeepSeek在印度提供服务。
DeepSeek最后一天，送上了3FS文件并行系统，以及数据处理框架Smallpond。五天开源连更，终于画上了完美的句号。
Phi-4系列模型上新了！56亿参数Phi-4-multimodal集语音、视觉、文本多模态于一体，读图推理性能碾压GPT-4o；另一款38亿参数Phi-4-mini在推理、数学、编程等任务中超越了参数更大的LLM，支持128K token上下文。
在 Scaling Law 背景下，预训练的数据选择变得越来越重要。然而现有的方法依赖于有限的启发式和人类的直觉，缺乏全面和明确的指导方针。在此背景下，该研究提出了一个数据管理器 DataMan，其可以从 14 个质量评估维度对 15 个常见应用领域的预训练数据进行全面质量评分和领域识别。
DeepSeek开源周的最后一天，迎来的是支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施 — Fire-Flyer File System(3FS) 和构建于其上的Smallpond数据处理框架。
DeepSeek开源周，今日正式收官！内容依旧惊喜且重磅，直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的文件系统。Fire-Flyer文件系统（简称3FS，第三个F代表File），一种利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统；
哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，通过生成式深度学习将低成本加速度计信号转化为高精度信号，突破其精度与量程瓶颈。该技术利用最优传输监督和拉普拉斯能量调制，使0.5美元的传感器达到200美元高端设备的性能，为工业、医疗等领域应用带来变革。
