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▌算力：算力租賃價(jià)格平穩(wěn)，DeepSeek-Prover-V2創(chuàng)數(shù)學(xué)推理新高
　　4月30日，DeepSeek發(fā)布名為DeepSeek-Prover-V2的數(shù)學(xué)推理模型，提供7B和671B兩種參數(shù)規(guī)模。在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試中，DeepSeek-Prover-V2-671B都取得了神經(jīng)定理證明領(lǐng)域的最先進(jìn)性能水平。并且，面對從著名的AIME競賽（2024 - 2025年）中挑選的15個(gè)問題，該模型成功解出了其中的6個(gè)。
　　DeepSeek-Prover-V2通過兩階段訓(xùn)練流程開發(fā)，建立了兩種互補(bǔ)的證明生成模式：（1）高效非思維鏈（non-CoT）模式：此模式針對快速生成形式化Lean證明代碼進(jìn)行了優(yōu)化，專注于在不顯示中間推理步驟的情況下生成簡潔的證明。（2）高精度思維鏈（CoT）模式：此模式在構(gòu)建最終形式化證明之前，系統(tǒng)地闡述中間推理步驟，強(qiáng)調(diào)透明度和邏輯進(jìn)展。
　　與DeepSeek-Prover-V1.5一致，DeepSeek-Prover-V2的兩種生成模式由兩個(gè)不同的引導(dǎo)提示控制。在第一階段，DeepSeek團(tuán)隊(duì)在課程學(xué)習(xí)框架內(nèi)使用專家迭代范式來訓(xùn)練非思維鏈證明模型，同時(shí)通過基于子目標(biāo)的遞歸證明為難題合成證明。選擇非思維鏈生成模式是為了加速迭代訓(xùn)練和數(shù)據(jù)收集過程，因?yàn)樗峁┝嗣黠@更快的推理和驗(yàn)證周期。在此基礎(chǔ)上，第二階段利用了通過將DeepSeek-V3復(fù)雜的數(shù)學(xué)推理模式與合成形式證明相結(jié)合而生成的冷啟動鏈?zhǔn)剿季S鏈數(shù)據(jù)。CoT模式通過進(jìn)一步的強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段得到增強(qiáng)，遵循推理模型常用的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練流程。
　　在性能測評環(huán)節(jié)中，DeepSeek團(tuán)隊(duì)用定理證明基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，對DeepSeek-Prover-V2進(jìn)行系統(tǒng)評估，測試覆蓋高中競賽和本科數(shù)學(xué)知識。結(jié)果顯示，即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)多為高中數(shù)學(xué)題，該模型仍能良好泛化到大學(xué)水平問題，體現(xiàn)出強(qiáng)大的形式化推理能力。
　　▌AI應(yīng)用：Gemini平均停留時(shí)長環(huán)比+3.45%，阿里通義千問推出Qwen3模型
　　4月29日，阿里通義千問宣布推出Qwen系列大型語言模型的最新成員——Qwen3。阿里通義千問的旗艦?zāi)Ｐ蚎wen3-235B-A22B在代碼、數(shù)學(xué)、通用能力等基準(zhǔn)測試中，與DeepSeekR1、o1、o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等頂級模型相比，表現(xiàn)出極具競爭力的結(jié)果。此外，小型MoE模型Qwen3-30B-A3B的激活參數(shù)數(shù)量是QwQ-32B的10%，表現(xiàn)更勝一籌，甚至像Qwen3-4B這樣的小模型也能匹敵Qwen2.5-72BInstruct的性能。
　　Qwen3模型支持兩種思考模式：思考模式：在這種模式下，模型會逐步推理，經(jīng)過深思熟慮后給出最終答案。這種方法非常適合需要深入思考的復(fù)雜問題。非思考模式：在此模式中，模型提供快速、近乎即時(shí)的響應(yīng)，適用于那些對速度要求高于深度的簡單問題。這種靈活性使用戶能夠根據(jù)具體任務(wù)控制模型進(jìn)行“思考”的程度。例如，復(fù)雜的問題可以通過擴(kuò)展推理步驟來解決，而簡單的問題則可以直接快速作答，無需延遲。至關(guān)重要的是，這兩種模式的結(jié)合大大增強(qiáng)了模型實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定且高效的“思考預(yù)算”控制能力。
　　Qwen3預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模大幅提升，相比Qwen2.5近乎翻倍，達(dá)約36萬億個(gè)token，覆蓋119種語言。數(shù)據(jù)源于網(wǎng)絡(luò)與PDF文檔，經(jīng)多模型提取、優(yōu)化。預(yù)訓(xùn)練分三階段，先構(gòu)建基礎(chǔ)能力，再強(qiáng)化知識數(shù)據(jù)訓(xùn)練，最后擴(kuò)展上下文長度以處理長輸入。
　　Qwen3的發(fā)布是阿里通義千問的又一里程碑。對比Llama 4系列模型得到的社區(qū)反饋，Qwen系列無疑已經(jīng)成為全球第一的開源模型。據(jù)了解，阿里通義已開源了200余個(gè)模型，全球下載量超3億次，Qwen衍生模型數(shù)超10萬個(gè)，已超越Llama，成為全球最大的開源模型族群。
　　▌AI融資動向：身份驗(yàn)證平臺Persona獲2億美元融資，估值達(dá)20億
　　5月1日，身份驗(yàn)證初創(chuàng)公司Persona Identities Inc.宣布完成2億美元D輪融資。本輪融資由Founders Fund和Ribbit Capital領(lǐng)投，原有投資方BOND、Coatue、FirstRound Capital和Index Ventures跟投。此輪融資后，Persona估值達(dá)到20億美元。
　　作為一家總部位于舊金山的創(chuàng)業(yè)公司，Persona為包括OpenAI、Instacart在內(nèi)的3000多家客戶提供云端身份驗(yàn)證解決方案。該平臺提供預(yù)制組件，幫助開發(fā)者快速構(gòu)建注冊表單，并可根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級動態(tài)調(diào)整驗(yàn)證步驟。
　　Persona利用人工智能技術(shù)掃描上傳文件，檢測篡改痕跡和過期證件。系統(tǒng)還會分析設(shè)備信息、用戶行為特征等多維數(shù)據(jù)，并提供惡意賬號集群識別等高級功能。該公司在2024年完成了超過3億次身份驗(yàn)證，客戶數(shù)量和營收均實(shí)現(xiàn)翻倍增長。
　　Persona聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEORick Song表示："在AIAgent時(shí)代，身份驗(yàn)證的挑戰(zhàn)不僅會增長，還會倍增。真正的難點(diǎn)不再是識別機(jī)器人，而是驗(yàn)證每個(gè)行為背后的身份，以及他們是否值得信任。"
　　在AIAgent崛起的背景下，身份驗(yàn)證正從簡單的人機(jī)識別，升級為更復(fù)雜的可信度評估體系。Persona通過AI技術(shù)整合多維數(shù)據(jù)，打造智能化身份驗(yàn)證基礎(chǔ)設(shè)施，為元宇宙、Web3等新興場景提供關(guān)鍵支撐。這反映了SaaS賽道在AI時(shí)代的演進(jìn)方向-從工具化向智能化升級。
　　▌投資建議
　　微軟和Meta最新財(cái)報(bào)雙雙超預(yù)期，云業(yè)務(wù)和AI成增長引擎。微