j 时作为宿命的我都不会觉得这本书会一般用 ds 作为宿命的我都不会觉得这本书会讲一些什么有用的东西，因为你有一些什么疑问，他到底能帮你做什么以及他如何使用，你直接问。Ds 本身就可以了，还要通过一本书来学习，我觉得这是一种最效率最低的方式，就好比你现在获取信息还是在百度那一套，那就真的是跟几年前没什么区别的，明明有 ai 。ai 明明有联网你为什么不去用这种方式进行？进行学习，还通过一种老旧的方式进行学习对吧？

有起发 12 句话 1.DeepSeek 带来开源 AI 的兴起，让 AI 监管变得更加复杂，本地部署的 AI 使传统的云端监管体系失效 2.DeepSeek 的开源策略，不仅仅是开放了一个大模型，而是彻底让 AI 从 “云端霸权” 变成了人人都可以使用的智能工具 3.DeepSeek 的起点并不是在实验室里扩展科技前沿的学术研究，而是一个实际的商业应用场景 — 量化交 4. 强化学习的另一个好处是，它降低了 AI 模型训练对海量标注数据的依赖 5. 蒸馏技术还可以让 AI 更具针对性，在特定任务上表现得更好。大模型通常是 “通才”，但在一些专业领域，它们可能并不如专门针对某个任务优化的小模型优秀 6. 在物联网和边缘计算领域，知识蒸馏的作用更加明显 7. 在科技竞争中，原始创新并不是决定企业成败的唯一因素，如何更快落地、如何高效优化、如何降低成本，才是决定最终成败的关键 8.DeepSeek 的出现，为证券投资领域提供了一个新的方案。DeepSeek 通过深度学习和自然语言处理技术，能够实时抓取市场新闻、政府政策、行业研究报告中的非结构化数据，并结合历史交易数据、投资者行为模式，为证券投资提供全面的智能分析 9.DeepSeek 的开源模型将加速推动人类进入真正的 AI 时代，一个人人可定制私有模型的 AI 时代。AI 技术所引发的时代巨变已经来临，未来将属于积极拥抱并率先落地 AI 应用的企业与个人 10.AI 训练的 “数据荒”，即高质量大数据的短缺，正在成为制约 AI 发展的新瓶颈 11. 虚假信息泛滥也是 AI 发展带来的重大问题之一。这些技术同样给恶意信息制造者提供了便利，使他们可以低成本、高效率地制造假新闻、伪造身份，甚至操控公众舆论 12.AI 生成软件伪造家人朋友的音视频进行诈骗的案例屡见不鲜重点整理 1.DeepSeek 带来开源 AI 的兴起，让 AI 监管变得更加复杂，本地部署的 AI 使传统的云端监管体系失效 2. 随着 DeepSeek 模型的大规模应用，如何确保 AI 的合规性、如何防范 AI 被滥用、如何建立新的 AI 监管机制，都是未来必须面对的问题 3.DeepSeek 的厉害，至少体现在三方面：性能、成本、开源模式 4.AI 行业的竞争，已经不再只是 “谁的模型更聪明” 这么简单，而是演变成了一场关于技术、成本、商业模式和市场布局的全方位竞赛 5.DeepSeek 的开源策略，不仅仅是开放了一个大模型，而是彻底让 AI 从 “云端霸权” 变成了人人都可以使用的智能工具 6. 当 AI 交易技术日渐成熟，幻方量化开始思考：如果 AI 能优化金融市场的交易策略，那么它是否也能用在更广阔的商业场景？AI 本身是否就是一个值得深耕的产业？7. 在 2023 年，DeepSeek 正式从幻方量化独立出来，成为一家独立运营的 AI 公司。它的目标不是要造出一个更强的金融 AI，而是要直接开发出真正具备人类智能水平的 AI 模型 8.DeepSeek 的起点并不是在实验室里扩展科技前沿的学术研究，而是一个实际的商业应用场景 — 量化交易 9. 在 AI 模型研发中，迭代速度是决定成败的关键，谁能更快地找到最优的模型架构，谁就能在竞争中取得优势 10.DeepSeek 的 AI 产品不是一个单纯的聊天助手，而是一个真正可以嵌入产业链的智能引擎 11.DeepSeek 之所以被称为 AI 领域的拼多多，其实就是因为它的策略和拼多多的成功路径非常相似。拼多多的崛起并非靠着传统电商的打法，而是另辟蹊径，依靠 “价格便宜、够用就行、农村包围城市” 的策略打开市场；而 DeepSeek 在 AI 领域的崛起，恰恰也体现了类似的逻辑 12.‌如果不是在做高端 AI 研究，而只是需要一个能满足日常工作需求的智能助手，DeepSeek 给出的选择已经足够了 13.DeepSeek 的目标不是一开始就去抢占高利润市场，而是先吸引开发者群体，让他们成为推广的核心力量 14.DeepSeek 相当于把一部分的研发任务外包给了全球的 AI 技术社区，而社区开发者基于兴趣或者自身业务需求，会主动投入时间改进模型性能、优化推理速度、减少计算成本等。最终，这种众包式的开发模式，使得 DeepSeek 可以用最少的钱做最大的事 15.DeepSeek “农村包围城市” 的策略已经成功迈出了第一步，在全球 AI 领域崭露头角。未来，DeepSeek 能否真正走出一条类似拼多多的成功道路，关键在于它能否持续扩大用户基数，并且在开源生态的基础上形成稳定的商业闭环 16. 混合专家模型（MoE）最早由谷歌提出，其目的是降低计算成本、提高推理效率 17.DeepSeek-V3 在 MoE 基础上做了进一步优化，引入了更细粒度的专家模型，并增加了 “共享专家” 18.DeepSeek-R1 在强化学习的应用上，有两个重要突破它是全球首批成功在大规模 AI 模型训练中应用强化学习的模型之一让强化学习不再仅局限于数学、编程等明确有标准答案的任务，而是成功扩展到了更复杂的开放性任务 19.DeepSeek-R1 的训练分为两个阶段第一阶段，用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过监督学习让 AI 先建立基本的推理框架第二阶段，即强化学习训练阶段，让 AI 通过不断试错，找到更优的推理方式 20. 强化学习的另一个好处是，它降低了 AI 模型训练对海量标注数据的依赖 21. 虽然 DeepSeek 并未实现从 0 到 1 的颠覆性基础理论创新，但其在模型算法和工程优化方面的系统级创新却不容小觑 —— 从混合专家模型到多头潜在注意力机制，再到强化学习 22.DeepSeek 成功的背后，离不开一项关键技术的支持，这项技术就是蒸馏技术。蒸馏技术能将复杂庞大的模型转化为小巧、高效且实用的版本，让大模型的能力得以更广泛地应用 23. 蒸馏技术并不是新概念，它早在 2015 年就被提出，本质上是一种模型压缩方法，蒸馏就像是让 AI “师徒传承”，让一个小模型学会大模型的本领，而不需要承担大模型那么高的计算成本 24. 蒸馏技术还可以让 AI 更具针对性，在特定任务上表现得更好。大模型通常是 “通才”，但在一些专业领域，它们可能并不如专门针对某个任务优化的小模型优秀 25. 在物联网和边缘计算领域，知识蒸馏的作用更加明显 26. 在 AI 时代，数据的版权归属问题变得越来越复杂，如何界定 AI 训练数据的合法性，是一个尚未解决的问题 27. 如果 AI 模型的训练数据来源本身就存在版权争议，那么基于这些模型蒸馏出来的知识，是否同样存在法律风险？不过目前，这个问题并没有明确的法律答案 28. 站在技术发展的角度来看，蒸馏本身并不是什么非法手段，而是一种被广泛认可的优化方式。在 AI 领域，蒸馏技术已经被大量应用，一旦蒸馏的对象涉及已经存在的大模型（尤其是竞争对手的模型），它就可能从 “技术创新” 变成 “侵权争议” 29. 在以大模型为代表的新一轮 AI 竞赛中，中国科技公司正在展示出一种新的创新范式 — 后发优势 + 高效优化 + 极致性价比，以更低的成本、更快的速度，在全球范围内形成竞争力 —DeepSeek 的成功就是这一范式的典型实践者 30. 如果说 OpenAI 是第一个走出来，利用算力、数据、算法实现了智能涌现，那么 DeepSeek 就是把每一个环节做到极致，达到了高质量、低成本的效果 31. 在科技竞争中，原始创新并不是决定企业成败的唯一因素，如何更快落地、如何高效优化、如何降低成本，才是决定最终成败的关键 32. 先行者的角色有点像是 “开路人”，他们必须探索各种可能的技术路线，投入大量资源进行实验，而后来的玩家则可以从这些探索中挑选最优解，绕开那些不必要的成本，选择更高效的方案 33.DeepSeek 并不需要像 OpenAI 那样 “教育市场”，而是可以直接向用户提供一个成本更低、效果相近的 AI 解决方案 34. 后发优势并不意味着 “抄作业” 就能成功，关键在于如何在已有技术的基础上找到优化空间 35. 在 AI 模型训练中，数据是关键，算力是成本，模型架构是核心，而 DeepSeek 在这三个方面都进行了优化 36.AI 领域的竞争还远未结束，但 DeepSeek 已经证明了一件事：在科技行业，并不一定是谁砸钱多，谁就赢，而是看谁更懂得如何用最少的资源，创造最大的价值 37. 向 DeepSeek 提问的五个黄金法则法则一：明确需求法则二：提供背景法则三：指定格式法则四：控制长度法则五：及时纠正 38. DeepSeek 的出现，为证券投资领域提供了一个新的方案。DeepSeek 通过深度学习和自然语言处理技术，能够实时抓取市场新闻、政府政策、行业研究报告中的非结构化数据，并结合历史交易数据、投资者行为模式，为证券投资提供全面的智能分析 39. DeepSeek 正在重新定义金融行业的运作方式，让智能金融不再是少数大型机构的专属，而是更多机构和投资者都能享受到的智能化红利 40. DeepSeek，可形成一个开源、轻量化且可定制的 AI 解决方案，有望推动法律行业进入智能化时代，让法律服务更加高效、精准，同时降低法律咨询和诉讼的门槛 41. AI 的发展，并不会让教师的角色消失，而是会让教师的价值更加突出。未来的教育模式，将是 AI 与教师深度协作的模式，由 AI 负责提供精准的知识支持，而教师负责培养学生的人文素养、思维方式和创造力 42. 自主训练的 DeepSeek 完全可以作为主播的 “智能文案助手”，帮助他们实时生成互动话题，确保直播内容始终保持新鲜感 43. 定制化训练的 DeepSeek 模型还能帮助电商企业分析用户咨询的数据，优化产品页面，提高用户的自助查询效率 44. DeepSeek 的开源模型将加速推动人类进入真正的 AI 时代，一个人人可定制私有模型的 AI 时代。AI 技术所引发的时代巨变已经来临，未来将属于积极拥抱并率先落地 AI 应用的企业与个人 45. 测试突围不等于真正应用。AI 的发展不仅是在技术层面上寻求突破，更重要的是如何实现真正的规模化应用 46. DeepSeek 通过工程优化和轻量化设计，让 AI 变得更高效、更经济，但 “成本创新” 并不意味着可以削减算力需求 47. 事实证明，大数据并不等于好数据，数据的质量才是决定 AI 训练效果的关键 48. AI 训练的 “数据荒”，即高质量大数据的短缺，正在成为制约 AI 发展的新瓶颈 49. 长远来看，DeepSeek 可能会面临被自身的开源生态所吞噬的风险，因为它所推动的 AI 技术的普及，最终会催生出大量的竞争者。这些竞争者未必会继续依赖 DeepSeek，而可能会打造自己的 AI 体系 50. 虚假信息泛滥也是 AI 发展带来的重大问题之一。这些技术同样给恶意信息制造者提供了便利，使他们可以低成本、高效率地制造假新闻、伪造身份，甚至操控公众舆论 51. AI 生成软件伪造家人朋友的音视频进行诈骗的案例屡见不鲜 52. 去中心化的 AI 部署模式，将使传统的监管手段失效。监管机构无法通过 API 监控 AI 生成的内容，也无法要求 AI 公司对用户的行为负责，因为用户可以随意修改和调整 AI，使其具备个性化甚至非法用途 53. 在创新的过程中，兴趣爱好的力量巨大

我问了 DS。关于他们开源这种方式。是不是？互惠互利的，也在利用个人和企业电脑服务器芯片。众人拾柴火焰高。他综合了三个方面是这样回答的。这种 "技术突破 + 生态共建 + 场景深耕" 的三维战略，使我们在大模型训练成本控制上实现了突破：相比国际厂商的千卡集群方案，我们的分布式方案在同等效果下硬件投入减少 65%，推理端到端延迟降低 40%，特别在智能制造、智慧城市等中国特色场景中形成显著优势。未来我们将在光子计算、神经拟态芯片等前沿领域继续突破，构建更可持续的算力共享生态。总之我是不太懂这个的。随便的猜测，胡乱的问了一下。究竟梁文峰和他的团队能够走多远？当然我们希望他越来越好。