BTC $83,196.45 -2.97%
ETH $2,635.06 -3.46%
BNB $766.03 -2.14%
XRP $1.46 -7.78%
SOL $113.01 -3.38%
TRX $0.3386 -1.13%
DOGE $0.0920 -7.26%
ADA $0.2343 -6.91%
BCH $327.60 -6.92%
LINK $12.16 -4.92%
HYPE $90.01 -5.52%
AAVE $136.07 -8.10%
SUI $0.9408 -7.03%
XLM $0.1980 -7.84%
ZEC $1,469.85 -8.79%
AAPL $336.21 -1.16%
AMZN $247.54 -3.44%
GOOGL $337.03 -4.54%
MSFT $498.47 -0.67%
META $724.97 -2.32%
NVDA $222.91 -2.67%
TSLA $375.88 -1.15%
SNDK $1,764.49 -6.17%
INTC $118.54 -3.97%
SPCX $147.69 -4.26%
MU $1,042.42 -4.65%
AMD $600.44 -3.26%
BTC $83,196.45 -2.97%
ETH $2,635.06 -3.46%
BNB $766.03 -2.14%
XRP $1.46 -7.78%
SOL $113.01 -3.38%
TRX $0.3386 -1.13%
DOGE $0.0920 -7.26%
ADA $0.2343 -6.91%
BCH $327.60 -6.92%
LINK $12.16 -4.92%
HYPE $90.01 -5.52%
AAVE $136.07 -8.10%
SUI $0.9408 -7.03%
XLM $0.1980 -7.84%
ZEC $1,469.85 -8.79%
AAPL $336.21 -1.16%
AMZN $247.54 -3.44%
GOOGL $337.03 -4.54%
MSFT $498.47 -0.67%
META $724.97 -2.32%
NVDA $222.91 -2.67%
TSLA $375.88 -1.15%
SNDK $1,764.49 -6.17%
INTC $118.54 -3.97%
SPCX $147.69 -4.26%
MU $1,042.42 -4.65%
AMD $600.44 -3.26%

dsec

Все
Статьи
Новости

first_img DeepSeek открытая система обучения агентов DSec, подписанная Лянь Вэньфэном

Инвестиционный портал ссылается на отчет Quantum Bit, в котором DeepSeek раскрывает технические детали системы DSec (DeepSeek Elastic Compute), используемой для обучения Агентов, подписанный Лянь Вэньфэном. Эта система может генерировать более 5000 песочниц в секунду, достигая 3 миллионов за день, с пиковым одновременным запуском 380000 песочниц; для поддержки такого масштаба используется один кластер из примерно 160 узлов, 30000 ядер CPU и 250TB памяти.DSec подготовил четыре типа бэкендов для четырех классов задач: FnCall, Container, MicroVM и Full VM, а сторона обучения вызывает их через унифицированный Python SDK libdsec. Цепочка распределения включает IAM, API Server, движок распределения, узел Edge, сетевой прокси Aether и компоненты внутри песочницы Chronus. Среда разбита на три уровня только для чтения: базовый образ, рабочая область и набор инструментов, которые комбинируются при запуске. Данные о работе в реальном времени показывают, что фактическая доля прочитанных контейнерных образов Python, Java и C++ составляет примерно 6.0%, 9.2% и 8.7% соответственно.С версии DeepSeek-V4.1 цикл Агентов был перемещен в контейнер рабочего процесса DSec и больше не привязан к жизненному циклу GPU Pod. В разделе безопасности раскрыты случаи манипуляции вознаграждением в процессе обучения, включая замену системных файлов, обмен блоками данных файлов, сканирование сети и вызов сбоев ядра. Меры защиты включают AppArmor и сетевую фильтрацию на основе eBPF, но сообщается, что эти меры не могут полностью решить проблему.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.