虎扑-热帖 01月26日
解读deepseek,天下没有新鲜事
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文章探讨了深度学习领域中算力突破的奥秘。作者认为,早期如IBM的Deep Blue和谷歌DeepMind的AlphaGo的成功,可能并非完全依赖算法突破,而是存在人工干预,通过减少无效计算来降低算力需求。这种方法虽然在围棋等特定领域有效,但难以复制到其他领域。De­e­p­s­e­ek的低成本可能也源于类似的人工干预,例如减少不必要的训练数据。文章还分析了De­e­p­s­e­ek开源对AI智能体和软件公司的潜在利好,并提醒读者警惕De­e­p­s­e­ek相关宣传中的虚假信息。

🤖 早期人工智能的突破,如Deep Blue和AlphaGo,可能并非完全依赖算法的突破,而是通过人工干预减少了无效计算,降低了对算力的需求。

📉 DeepSeek的低成本可能也源于类似的人工干预,例如通过减少不必要的训练数据来降低算力需求,这与大模型分门别类训练数据的思路异曲同工。

🚀 DeepSeek的开源对AI智能体和软件公司是利好,因为无论模型、算法还是优化,AI智能体都需要软件公司的支持,这加速了AI应用落地。

⚠️ De­e­p­s­e­ek的相关宣传存在夸大和虚假信息,例如关于股东和合作关系的信息不实,提醒读者警惕营销号的虚假宣传。

我之前发了个ds贴,热度还蛮高,我再来说点玩玩。以下只是我的逻辑,和事实关系可能不大。de­ep这个词在西方人工智能历史中源远流长,第一个打败国际象棋世界冠军的人工智能是ibm开发的de­ep bl­ue 而2016年突破算力瓶颈达败围棋世界冠军的阿尔法狗是谷歌收购的De­e­p­m­i­nd开发,当时的说法是为啥能突破算力是因为算法 神经网络 啥的,蛮有逻辑当时我觉得,但是之后这家公司就没啥进展。换句话说他们所说得算法突破算力是夸张 实际上真正突破算力瓶颈很可能靠的是人工干预,因为围棋很多点,绝大多数下在那是无意义的,所以编入程序降低了对算力的需求 但是这种降低算力的方法,他们无法复制到其他领域,所以之后这家公司就没啥进展。那么de­e­p­s­e­ek是可能也有算法优化 硬件优化 但人工干预才是低成本的核心原因 比如 直接减少了些没必要的训练数据,降低了对算力的需求。比如说一个大模型训练所有数据来回答所有问题,而另一个大模型分门别类的训练各类数据来回答所有问题,所需求的算力可能是不一样的?整体上如果不能证伪de­e­p­s­e­ek的低成本 那么ai应用落地加速 利好ai智能体和软件,因为无论 模型 ,算法,优化 ai智能体 都需要软件公司。另外de­e­p­s­e­ek是开源的,对大平台也是利好,如果不想追涨的同学,可以考虑低位的阿里系软件,AI .最后de­e­p­s­e­ek小作文有点夸张 每日互动不是二股东,卓创资讯更是刚辟过谣没合作,后面那些大多也是乱编的。但是营销号全网发 包括各大媒体 前排周一估计买不到了 。。。说你是你就是

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