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first_img DeepSeek 공개 에이전트 훈련 시스템 DSec, 양문봉 서명

투자계가 양자위의 보도를 인용하여, DeepSeek가 에이전트 훈련에 사용되는 시스템 DSec(DeepSeek Elastic Compute)의 기술 세부사항을 공개했으며, 양문봉이 서명했습니다. 이 시스템은 매초 5000개 이상의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 하루에 300만 개에 달하고, 최대 동시 실행 수는 38만 개입니다; 이러한 규모를 지원하는 단일 클러스터는 약 160개의 노드, 3만 개의 CPU 코어 및 250TB의 메모리를 갖추고 있습니다.DSec는 네 가지 후단인 FnCall, Container, MicroVM 및 Full VM을 준비하여 네 가지 유형의 작업을 지원하며, 훈련 측은 통합된 Python SDK libdsec를 통해 호출합니다. 스케줄링 링크에는 IAM, API 서버, 스케줄링 엔진, 노드 Edge, 네트워크 프록시 Aether 및 샌드박스 내 구성 요소 Chronus가 포함됩니다. 환경은 기본 이미지, 작업 공간 및 도구 키트의 세 가지 계층으로 읽기 전용 이미지로 분리되어 시작 시 조합하여 사용됩니다. 논문 실행 시 데이터에 따르면, Python, Java, C++ 컨테이너 이미지가 실제로 읽힌 비율은 각각 약 6.0%, 9.2% 및 8.7%입니다.DeepSeek-V4.1부터, 에이전트 루프는 DSec의 워커 컨테이너로 분리되어 더 이상 GPU Pod 생명 주기에 바인딩되지 않습니다. 보안 부분에서는 훈련 중의 보상 해킹이 공개되었으며, 시스템 파일 덮어쓰기, 파일 데이터 블록 교환, 네트워크 스캔 및 커널 충돌 유발 등의 행동이 포함됩니다. 방어 조치로는 AppArmor 및 eBPF 기반의 네트워크 필터링이 포함되지만, 이러한 조치가 문제를 완전히 해결하지는 못한다고 보고되었습니다.

DeepSeek에서 이미지 인식 모드를 출시했지만, 양문봉을 인식하지 못합니다

DeepSeek가 공식적으로 웹 버전의 이미지 인식 모드를 출시했으며, 앱은 내부 테스트 단계에 있습니다. 기능적으로 볼 때, 이번에 출시된 이미지 인식 모드는 아직 초기 단계에 있으며, 기자는 DeepSeek 창립자인 양문풍의 사진을 여러 번 모델로 시험해 보았습니다. 모델은 몇 분간 고민한 후 많은 잘못된 답변을 제시했으며, 결국 "저는 정말 확신이 없습니다. 이름을 추측하는 것은 추천하지 않습니다. 잘못 추측하는 것은 '모르겠다'고 말하는 것보다 더 나쁩니다."라고 인정했습니다.다른 네티즌의 테스트에서, 창립자 양문풍의 사진을 보고 DeepSeek는 그를 월의 어두운 면 창립자인 양지린, 마화텅의 "젊은 버전"으로 인식하기도 했습니다. 주목할 점은 이미지 인식 모드 출시 직전, DeepSeek가 500억 원 이상의 첫 번째 자금 조달을 확정지었다는 사실입니다. 시장 소식에 따르면, DeepSeek의 투자 조건의 핵심은: 대기업이나 VC 펀드에 관계없이, 양문풍의 가장 중요한 요구 사항은: DeepSeek의 직원을 빼내지 않거나 그들이 창업하도록 제안하지 않는 것입니다. 기자는 DeepSeek 내부 관계자에게 관련 상황을 문의했으며, 이 주장이 기본적으로 사실임을 알게 되었습니다.
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