2025-01-29 | Hugging Face 宣布启动 Open-R1 项目开源复刻 DeepSeek-R1 模型
Hacker News
Deep Dive
- 谷歌开源 Pebble OS 代码
- 社区志愿者维护 Pebble 设备
- 部分专有代码被移除
Shownotes Transcript
谷歌开源 Pebble 智能手表系统代码：复兴的曙光
谷歌宣布开源 Pebble 智能手表的操作系统代码，旨在支持社区和志愿者维护这款设备。虽然开源版本中去除了部分专有代码，但这为旧设备的开发和维护带来了新的可能性。希望这次开放，能够促使曾热爱 Pebble 的用户和开发者携手，为这款不再生产的设备带来新的生命。
文章链接：Google Open-sources the Pebble OS)
HN 链接: Hacker News)
Facebook 禁止讨论 Linux：为何绿色代码成为“安全威胁”
不久前，Facebook 宣布限制用户讨论 Linux，理由是此类内容被标记为“网络安全威胁”。 此举立即引起了广泛讨论和争议。用户发现，他们即便在尝试分享关于 Linux 的基础链接后，也会遇到帖子被审查或移除的情况。这一惊人决定在信息安全界引发了不同的解读，有观点认为这可能是误报造成的乌龙事件。讽刺的是，Linux 本身广泛应用于 Facebook 的基础设施。
文章链接: Facebook ban on discussing Linux?)
HN 链接: Hacker News讨论)
Dynamic 量化的革命：DeepSeek-R1 大大降低模型规格
DeepSeek-R1 模型通过动态量化技术实现了令人惊叹的 80% 大小缩减，带来了一种以 1.58-bit 运行的版本，不仅缩小至 131GB，而且在性能上有显著表现。这一优化让更多用户能够以较低的硬件配置试验大型模型，同时也为小型团队提供了用本地应用支持低延迟代理的机会。但批评者则认为，其在速度和重复性问题上仍有挑战，尤其在过于简单的量化处理下可能产生无限循环。不过，将选定层保留为高精度并采用混合专家（MoEs）的方法被认为是非常巧妙的设计。
文章链接: Run DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit)
HN 链接: Hacker News 讨论链接)
Nvidia 深度追踪：股市历史上最大抛售事件
在全球最大公司中， Nvidia 公司因投资者对中国 AI 初创公司 DeepSeek 的担忧，引发股价暴跌，市值蒸发创纪录的 5890 亿美元。 DeepSeek 的低成本模式引发了市场对巨头投入过多资金于 AI 开发的担忧，展示了与 OpenAI 及 Meta 不相上下的性能却价格远低。
文章链接: Nvidia’s $589 Billion DeepSeek Rout Is Largest in Market History)HN 链接: Hacker News)
新AI模型突破：揭示 DeepSeek-R1 的独特之处
DeepSeek-R1 是最近 AI 发展的重要节点，引起了机器学习研发社区的广泛关注。这个模型开源了权重，并且提供了精简版本，同时它还反映了一种可以重现类似 OpenAI O1 的推理模型的训练方法。这使得 DeepSeek-R1 在解决数学和推理问题方面表现出色，其独特之处在于生成解释其思维链的思维标记。
原文链接: The Illustrated DeepSeek-R1)HN 链接: Hacker News 讨论)
探索真实世界的机器学习生产化——打破模型演示的局限
卡耐基梅隆大学最新开设的课程“Machine Learning in Production”以其前沿的MLOps技术和实际应用深受关注。课程不仅教授模型的构建，更重视其在生产环境中的实际部署和维护。课程采用Kafka、Docker、Kubernetes等行业标准工具，还探讨了模型的解释性、公平性和监控的重要性。然而，一些评论者认为课程内容较为初级，对大规模网络训练的优化和推断管理关注不够。
文章链接: Machine Learning in Production (CMU Course))HN 链接: Hacker News Discussion)
Rebble 的未来：开源助力新征程
在 Google 开源 Pebble 操作系统的背景下，Rebble 宣布一系列发展计划，准备加速生产新硬件。Rebble 社区将转型为非盈利组织，以便更好地实现其开放平台的长期愿景，同时宣布即将开展 RebbleOS 黑客松活动。众多开发者和 Pebble 爱好者对此感到兴奋，并期待这一新的软件和硬件发展将如何影响智能手表市场。
原文链接: The future of Rebble)HN 链接: Hacker News Discussion)
开放原始模型 R1：开源复刻 DeepSeek-R1 的全新尝试
在最近的一篇博客中，谷歌开源 Pebble 智能手表系统代码：复兴的曙光
谷歌宣布开源 Pebble 智能手表的操作系统代码，旨在支持社区和志愿者维护这款设备。虽然开源版本中去除了部分专有代码，但这为旧设备的开发和维护带来了新的可能性。希望这次开放，能够促使曾热爱 Pebble 的用户和开发者携手，为这款不再生产的设备带来新的生命。
文章链接：Google Open-sources the Pebble OS)
HN 链接: Hacker News)
Facebook 禁止讨论 Linux：为何绿色代码成为“安全威胁”
不久前，Facebook 宣布限制用户讨论 Linux，理由是此类内容被标记为“网络安全威胁”。 此举立即引起了广泛讨论和争议。用户发现，他们即便在尝试分享关于 Linux 的基础链接后，也会遇到帖子被审查或移除的情况。这一惊人决定在信息安全界引发了不同的解读，有观点认为这可能是误报造成的乌龙事件。讽刺的是，Linux 本身广泛应用于 Facebook 的基础设施。
文章链接: Facebook ban on discussing Linux?)
HN 链接: Hacker News讨论)
Dynamic 量化的革命：DeepSeek-R1 大大降低模型规格
DeepSeek-R1 模型通过动态量化技术实现了令人惊叹的 80% 大小缩减，带来了一种以 1.58-bit 运行的版本，不仅缩小至 131GB，而且在性能上有显著表现。这一优化让更多用户能够以较低的硬件配置试验大型模型，同时也为小型团队提供了用本地应用支持低延迟代理的机会。但批评者则认为，其在速度和重复性问题上仍有挑战，尤其在过于简单的量化处理下可能产生无限循环。不过，将选定层保留为高精度并采用混合专家（MoEs）的方法被认为是非常巧妙的设计。
文章链接: Run DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit)
HN 链接: Hacker News 讨论链接)
Nvidia 深度追踪：股市历史上最大抛售事件
在全球最大公司中， Nvidia 公司因投资者对中国 AI 初创公司 DeepSeek 的担忧，引发股价暴跌，市值蒸发创纪录的 5890 亿美元。 DeepSeek 的低成本模式引发了市场对巨头投入过多资金于 AI 开发的担忧，展示了与 OpenAI 及 Meta 不相上下的性能却价格远低。
文章链接: Nvidia’s $589 Billion DeepSeek Rout Is Largest in Market History)HN 链接: Hacker News)
新AI模型突破：揭示 DeepSeek-R1 的独特之处
DeepSeek-R1 是最近 AI 发展的重要节点，引起了机器学习研发社区的广泛关注。这个模型开源了权重，并且提供了精简版本，同时它还反映了一种可以重现类似 OpenAI O1 的推理模型的训练方法。这使得 DeepSeek-R1 在解决数学和推理问题方面表现出色，其独特之处在于生成解释其思维链的思维标记。
原文链接: The Illustrated DeepSeek-R1)HN 链接: Hacker News 讨论)
探索真实世界的机器学习生产化——打破模型演示的局限
卡耐基梅隆大学最新开设的课程“Machine Learning in Production”以其前沿的MLOps技术和实际应用深受关注。课程不仅教授模型的构建，更重视其在生产环境中的实际部署和维护。课程采用Kafka、Docker、Kubernetes等行业标准工具，还探讨了模型的解释性、公平性和监控的重要性。然而，一些评论者认为课程内容较为初级，对大规模网络训练的优化和推断管理关注不够。
文章链接: Machine Learning in Production (CMU Course))HN 链接: Hacker News Discussion)
Rebble 的未来：开源助力新征程
在 Google 开源 Pebble 操作系统的背景下，Rebble 宣布一系列发展计划，准备加速生产新硬件。Rebble 社区将转型为非盈利组织，以便更好地实现其开放平台的长期愿景，同时宣布即将开展 RebbleOS 黑客松活动。众多开发者和 Pebble 爱好者对此感到兴奋，并期待这一新的软件和硬件发展将如何影响智能手表市场。
原文链接: The future of Rebble)HN 链接: Hacker News Discussion)
开放原始模型 R1：开源复刻 DeepSeek-R1 的全新尝试
在最近的一篇博客中，Hugging Face 宣布启动 Open-R1 项目，旨在完全开源复刻 DeepSeek-R1 模型。尽管该项目已开放了模型权重，但仍缺乏数据集和训练代码，引发了社区的广泛关注和讨论。评论者们对开源模型的透明性、数据集的获取以及训练流程的开放性提出了许多问题与建议。
文章链接：Open-R1: an open reproduction of DeepSeek-R1)HN 链接: Hacker News讨论页)
使用 Zopfli 缩减 NPM 的失败尝试，努力虽败犹荣
在尝试使用 Zopfli 压缩器减少 NPM 包体积 5% 的过程中，作者尽管最终未能如愿，但提供了详细回顾和见解。响应者指出，这项优化虽然在技术上可行，但并未获得足够的支持与认同。不过，该提案过程为作者提供了宝贵的经验。
原文链接: My failed attempt to shrink all NPM packages by 5%)HN 链接: Hacker News)
。尽管该项目已开放了模型权重，但仍缺乏数据集和训练代码，引发了社区的广泛关注和讨论。评论者们对开源模型的透明性、数据集的获取以及训练流程的开放性提出了许多问题与建议。
文章链接：Open-R1: an open reproduction of DeepSeek-R1)HN 链接: Hacker News讨论页)
使用 Zopfli 缩减 NPM 的失败尝试，努力虽败犹荣
在尝试使用 Zopfli 压缩器减少 NPM 包体积 5% 的过程中，作者尽管最终未能如愿，但提供了详细回顾和见解。响应者指出，这项优化虽然在技术上可行，但并未获得足够的支持与认同。不过，该提案过程为作者提供了宝贵的经验。
原文链接: My failed attempt to shrink all NPM packages by 5%)HN 链接: Hacker News)