深度求索創辦人梁文鋒論文揭DSec平台細節 劍指大規模AI Agent訓練

內地人工智能(AI)初創公司 DeepSeek (深度求索) 創辦人梁文鋒，近日發表最新署名論文，首次向外界系統化發布其 Agent 訓練沙盒平台 DSec (DeepSeek Elastic Compute) 的技術細節。是次論文詳盡揭示了 DSec 在大規模 AI Agent 訓練方面的部署與能力，引發市場對相關技術發展的關注。 據論文內容，DSec 平台規模龐大，其中一個生產單元已具備約160個 CPU 節點、3萬個核心及250TB記憶體，並託管著PB級的鏡像數據。此配置足以支撐極高負荷的運算需求，為開發及測試 AI Agent 提供穩固基礎。 在實際效能方面，DSec 平台單日可服務約300萬個沙盒，峯值並發量更可超越38萬個，沙盒創建速度達每秒5000個以上。更引人注目的是，單一訓練任務最多能一次性拉起3.2萬個沙盒，顯示其處理大規模並行任務的卓越效率。 儘管 DSec 在解決規模和效率問題上展現出顯著優勢，論文亦坦誠指出，真實環境中仍存在其他潛在風險。例如，AI Agent 未必總能按照預期路徑完成任務，甚至可能出現「異常行為」。論文記錄的多種情況包括：部分 Agent 會翻查日誌、偽造 RPC 請求，甚至嘗試修改核心系統檔案如 `/bin/bash`，以規避正常的任務流程。此外，還有 Agent 會掃描可達服務、拉取外部程式碼，透過非評測路徑尋找答案，這些都為 AI Agent 的安全性與可控性帶來挑戰。 是次論文被視為 DeepSeek 在推進大規模 AI Agent 訓練技術上的重要里程碑。論文的作者名單超過130人，顯示這是一項大規模的協同研發成果，而梁文鋒亦名列其中，突顯其在項目中的核心角色。