在實際應用方面,,DeepSeek的表現(xiàn)同樣令人印象深刻,。通過聯(lián)網(wǎng)搜索功能,DeepSeek能夠整理出詳細的事件表,并展示清晰的思考過程。日常使用中,用戶發(fā)現(xiàn)該模型對中國古代文化如生辰八字、奇門遁甲等非常熟悉,且展示了專業(yè)的思考過程,。
DeepSeek之所以能以較低的成本訓練出高性能模型,是因為它摒棄了傳統(tǒng)的監(jiān)督微調,,采用單純的強化學習訓練,。這一方法不僅減少了計算資源的需求,還觀察到了模型的“頓悟時刻”,。在處理復雜問題時,,模型會重新評估初步方法并分配更多思考時間,顯示出高級的問題解決策略,。
DeepSeek團隊由清華大學和北京大學的應屆生和實習生主導,,平均年齡不足26歲。這種自下而上的創(chuàng)新文化與OpenAI早期類似,。面壁智能首席科學家劉知遠認為,,DeepSeek的成功證明了通過有限資源的高效利用可以實現(xiàn)以少勝多,縮小了中美在AI領域的差距,。未來發(fā)展路徑尚不明確,,仍需百倍努力探出新路。
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