今天的文章内容来源于一次跟网友的讨论，同行网友的问题是这样的:为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法?
我本想写一篇关于 DeepSeek R1 的科普文，但发现很多人仅仅把它理解为 OpenAI 的复制品，而忽略了它在论文中揭示的“惊人一跃”，所以，我决定重新写一篇，讲讲从 AlphaGo 到 ChatGPT，再到最近的 DeepSeek R1 底层原理的突破，以及为什么它对所谓的 AGI/ASI 很重要。
深度学习，即Deep Learning，是一种学习算法，亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。
本次GTC大会上最热的无疑就是deep learning这个词了，NVIDIA所有新发布的产品都围绕着它展开，而百度阿里甚至奥迪特斯拉这样的公司也都对它产生了浓厚的兴趣，似乎一夜之间，deep learning成了高新技术的代名词，那么它究竟是什么来头呢？
【微软开源DeepSpeedChat 可将训练速度提升15倍以上】《科创板日报》13日讯，当地时间4月12日，微软宣布开源Deep Speed Chat，可帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。
微软宣布开源DeepSpeed Chat，训练速度可提升15倍以上。当地时间4月12日，微软宣布开源系统框架DeepSpeed Chat，帮助用户训练类似于ChatGPT的模型。与现有系统相比，DeepSpeed Chat的速度快15倍以上，可提升模型的训练和推理效率。
