主要观点总结
英伟达利用DeepSeek-R1和推理时扩展技术自动生成优化GPU内核，无需显式编程。这项新技术能提高模型性能，自动为注意力机制生成优化内核。此外，该工作流程能利用优化注意力内核的推理时扩展功能以获得最佳结果。然而，技术存在挑战性和关键点的安全问题也备受关注。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-R1模型的自动优化GPU内核生成技术无需人工干预或专用工具即可应用于不同的模型和优化需求。
文章详细介绍了英伟达利用DeepSeek-R1模型和推理时扩展技术自动生成优化GPU内核的工作流程及其背后的技术原理。此外，该技术能显著提高模型性能，通过自动为注意力机制生成优化内核来解决大型语言模型在计算注意力操作时面临的挑战。
关键观点2: 推理时扩展技术的优势在于提高AI的推理能力，通过分配额外的计算资源来评估多种可能的结果并选择最佳解决方案。
推理时扩展技术的应用不仅简化了AI系统开发的复杂性，还有助于增强AI处理复杂问题的能力，使得AI能够在某些任务上接近或达到人类的表现水平。
关键观点3: 技术面临的挑战包括注意力机制的不同变体、多模态模型的特殊性以及代码生成的潜在问题。
随着AI技术的发展和模型规模的扩大，必须不断应对和解决这些挑战。同时指出代码生成的正确性和效率仍然面临考验。
文章预览
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。 DeepSeek 引爆 AI 社区后，人们都在尝试本地部署和各领域应用，在新模型基础上持续改进的方向也被不断提出。与此同时，英伟达却在尝试用 DeepSeek 给大模型 pipeline 本身搞自动化。 本周三，英伟达在博客中介绍了利用 DeepSeek-R1 和推理时扩展技术来自动生成优化 GPU 内核的最新研究成果，效果异常的好。 对此有人评价道：难不成英伟达在自拆护城河？ 也有人已经开始担心自己的工作会不会被 AI 代替了。 随着 AI 大模型规模不断扩展，能力持续进步，测试时扩展（TTS：Test-Time Scaling）或推理时扩展（Inference-Time Scaling）法则正在兴起。这项技术也被称为 AI 推理或长思考，它
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