近期，DeepSeek在AI領(lǐng)域引發(fā)了廣泛關(guān)注，其熱度持續(xù)攀升的同時(shí)，也伴隨著眾多討論與爭(zhēng)議。在這場(chǎng)討論熱潮中，兩篇播客內(nèi)容尤為引人注目，為聽(tīng)眾提供了深入理解DeepSeek及其影響的獨(dú)特視角。

第一篇播客由張小珺主持，邀請(qǐng)到了加州伯克利大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室的博士潘家怡。潘家怡詳細(xì)解讀了DeepSeek的論文，這場(chǎng)近3小時(shí)的深度講解雖然極具挑戰(zhàn)性，但也讓聽(tīng)眾收獲頗豐。他分享了自己在讀完論文后，迅速開(kāi)發(fā)出小規(guī)模復(fù)現(xiàn)R1-Zero模型項(xiàng)目的經(jīng)歷，該項(xiàng)目在GitHub上已收獲近萬(wàn)顆星標(biāo)。潘家怡的努力不僅展現(xiàn)了知識(shí)的傳承，也體現(xiàn)了技術(shù)領(lǐng)域理想主義的實(shí)踐。

另一篇值得推薦的播客來(lái)自Ben Thompson，他關(guān)于DeepSeek的三集播客合集總計(jì)1個(gè)多小時(shí)。作為News Letter的開(kāi)創(chuàng)者和全球知名的技術(shù)分析師，Ben Thompson對(duì)中國(guó)及亞洲市場(chǎng)的洞察尤為深刻。他的播客內(nèi)容不僅驗(yàn)證了潘家怡的一些觀點(diǎn)，還深入探討了地緣競(jìng)爭(zhēng)和大廠往事，為聽(tīng)眾提供了豐富的背景信息和深入的思考。

在張小珺的播客中，潘家怡提到，DeepSeek-R1在OpenAI o1驚艷亮相后，迅速找出了其隱藏的技術(shù)秘密。o1雖然驚艷，但DeepSeek-R1的解答過(guò)程更為出色，且其開(kāi)源特性為科研投入提供了更多確定性。這一點(diǎn)對(duì)于人力增長(zhǎng)和成果產(chǎn)出都大有裨益。潘家怡還指出，盡管AI產(chǎn)業(yè)燒錢(qián)規(guī)模巨大，但已有近兩年時(shí)間沒(méi)有新的主流模型出現(xiàn)，GPT-4仍占據(jù)主導(dǎo)地位。然而，DeepSeek-R1的出現(xiàn)打破了這一僵局，展示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在AI思考方面的潛力。

Ben Thompson的播客則更多地聚焦于DeepSeek對(duì)AI行業(yè)格局的影響。他指出，硅谷在AI安全方面的過(guò)度重視，實(shí)際上是為了合理化其封閉行為。然而，DeepSeek的出現(xiàn)打破了這一迷思，證明了暴露的思維鏈可以成為用戶(hù)體驗(yàn)的一部分，增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)模型思考能力的信任。Ben還將DeepSeek比作2004年的Google時(shí)刻，強(qiáng)調(diào)了其開(kāi)源和透明解釋技術(shù)的重要性。他認(rèn)為，這種善意不僅推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步，還為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)了新的競(jìng)爭(zhēng)格局。

在播客中，兩位嘉賓還討論了AI行業(yè)的成本結(jié)構(gòu)問(wèn)題。他們指出，中國(guó)公司更注重實(shí)現(xiàn)更優(yōu)越的成本結(jié)構(gòu)，而美國(guó)公司則更側(cè)重于產(chǎn)品本身的差異化。這種分歧在AI商品的價(jià)值判斷上尤為明顯。同時(shí)，他們也提到了硬件限制對(duì)AI研究的影響，如DeepSeek在H800芯片上所做的降級(jí)優(yōu)化。盡管如此，DeepSeek仍取得了顯著成就，這對(duì)其他AI公司來(lái)說(shuō)是一種激勵(lì)。

兩位嘉賓還談到了數(shù)據(jù)標(biāo)注在AI模型訓(xùn)練中的重要性。他們指出，專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)對(duì)于提高模型性能至關(guān)重要。DeepSeek在這方面也做出了努力，如聘請(qǐng)北大中文系學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以提高模型的文采表達(dá)能力。這種專(zhuān)業(yè)性的介入在一定程度上解釋了DeepSeek-R1在表現(xiàn)上的出色。

在算法方面，DeepSeek-R1也做出了重大創(chuàng)新。它摒棄了傳統(tǒng)算法中對(duì)價(jià)值函數(shù)的過(guò)度依賴(lài)，轉(zhuǎn)而只對(duì)答案進(jìn)行打分，讓模型自行解決推理過(guò)程。這種改變使得模型在推理過(guò)程中能夠自我糾正錯(cuò)誤，從而提高了整體性能。這一創(chuàng)新不僅推動(dòng)了DeepSeek的成功，也為整個(gè)AI行業(yè)帶來(lái)了新的思考方向。

總的來(lái)說(shuō)，DeepSeek的火爆出圈不僅展示了其在AI技術(shù)方面的實(shí)力，也為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)了新的競(jìng)爭(zhēng)格局和思考方向。無(wú)論是從成本結(jié)構(gòu)、硬件限制還是算法創(chuàng)新等方面來(lái)看，DeepSeek都為AI行業(yè)的發(fā)展提供了新的啟示和動(dòng)力。