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朋友圈被DeepSeek刷屏了?普通人如何也能吃上AI紅利?

華清遠(yuǎn)見工控 ? 2025-02-11 10:31 ? 次閱讀
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最近朋友圈被一個(gè)叫DeepSeek的AI刷屏了,和去年ChatGPT剛出來(lái)時(shí)一樣熱鬧。但這次有點(diǎn)不太一樣,它居然把復(fù)雜模型的訓(xùn)練成本打到了行業(yè)最低價(jià),現(xiàn)在用DeepSeek搞開發(fā),就像突然發(fā)現(xiàn)家門口開了家24小時(shí)平價(jià)米其林餐廳。

今天咱們就說(shuō)說(shuō)這些AI公司到底在卷什么,以及咱們普通人該怎么搭上這趟車。

一、拆解DeepSeek三大技術(shù)亮點(diǎn)

開源策略與生態(tài)建設(shè)

DeepSeek的開源策略與生態(tài)建設(shè)是突出亮點(diǎn)之一。

DeepSeek采用完全開源的模式,以MIT協(xié)議開源模型權(quán)重、訓(xùn)練代碼和數(shù)據(jù)處理工具鏈,極大地降低了AI技術(shù)的使用門檻,使得中小企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者能夠以較低的成本進(jìn)行模型微調(diào)和應(yīng)用開發(fā)。

這種開放性吸引了全球開發(fā)者參與,形成了一個(gè)龐大而活躍的開源社區(qū),也激發(fā)了全球范圍內(nèi)的技術(shù)復(fù)現(xiàn)和優(yōu)化,加速了全球開源AI的發(fā)展。

推理能力

DeepSeek在推理能力上有了大幅提升,這可是AI領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。在復(fù)雜的推理任務(wù)中,DeepSeek通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和知識(shí)蒸餾等技術(shù),優(yōu)化了復(fù)雜推理任務(wù)的表現(xiàn)。這就好比它不僅能回答簡(jiǎn)單的問(wèn)題,還能解決那些需要?jiǎng)幽X筋、拐好幾個(gè)彎才能想明白的問(wèn)題。

小編專門去測(cè)試了它和其他AI的回答,他會(huì)將推理思考過(guò)程完整展現(xiàn),還會(huì)根據(jù)問(wèn)題給出自己的建議。

DeepSeek回答:

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其他AI回答:

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算法優(yōu)化

DeepSeek在算法上做了很多優(yōu)化,比如在數(shù)據(jù)處理上,它在14.8萬(wàn)億token上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,涵蓋了多語(yǔ)言、數(shù)學(xué)、編程等多個(gè)領(lǐng)域。而且,它還通過(guò)文檔打包和FIM策略等方法,保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性,提升訓(xùn)練效率。

用ChatGPT處理100萬(wàn)條數(shù)據(jù)要花5萬(wàn)塊,DeepSeek居然只要8千!秘密在于它的算法做了“斷舍離”——把沒用的參數(shù)砍了40%,就像給你的手機(jī)清理內(nèi)存,速度快還不卡頓。

二、對(duì)比ChatGPT的技術(shù)代差

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DeepSeek V3的最大亮點(diǎn)是其極致的性價(jià)比。它僅用557.6萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本,就實(shí)現(xiàn)了與GPT-4o等頂尖閉源模型相當(dāng)?shù)男阅?。相比之下,GPT-4o的訓(xùn)練成本高達(dá)數(shù)億美元。DeepSeek V3通過(guò)算法優(yōu)化和開源策略,在數(shù)學(xué)推理和代碼生成等任務(wù)中表現(xiàn)出色,甚至能與ChatGPT并駕齊驅(qū)。

在翻譯能力方面,DeepSeek V3不僅看技術(shù)指標(biāo),更注重語(yǔ)言的自然度和文化適配性。DeepSeek V3在中英互譯任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異,尤其在科技文獻(xiàn)和代碼注釋的翻譯上,其準(zhǔn)確性和專業(yè)性不輸ChatGPT。

AI行業(yè)一直在快速迭代,DeepSeek的出現(xiàn),正是這種快速迭代的一個(gè)縮影。它不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了突破,還在應(yīng)用上不斷拓展,比如在金融領(lǐng)域,DeepSeek可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和自動(dòng)化報(bào)告生成;在醫(yī)療領(lǐng)域,它可以幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療方案的制定。

AI進(jìn)化速度比竄天猴還猛,躺平就真涼了!??!

三、普通人的超車機(jī)會(huì)

去年我們成都中心的伏同學(xué)就是一個(gè)典型例子,從一個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的本科學(xué)生成功逆轉(zhuǎn)為手握薪資 25000 offer的算法工程師。

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他的轉(zhuǎn)型路徑特別值得參考:

  • 第一階段:人工智能入門基本認(rèn)知+Python基礎(chǔ)
  • 第二階段:機(jī)器視覺(圖像認(rèn)知與OpenCV)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐
  • 第三階段深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、視覺經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)現(xiàn)、NLP-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等。
  • 第四階段:進(jìn)階實(shí)戰(zhàn),用我們提供的在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái),練手做計(jì)算機(jī)視覺綜合項(xiàng)目:工業(yè)流水線智能分揀、人臉識(shí)別、圖像分割等
  • 第五階段:不斷通過(guò)平臺(tái)上手實(shí)踐操作學(xué)習(xí),完善項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),這一階段練手大模型綜合項(xiàng)目,比如基于Agent的私人AI助理項(xiàng)目、分布式與混合精度訓(xùn)練-訓(xùn)練GPT2、大模型的微調(diào)與量化、多模態(tài)大模型部署等

最終帶著自己優(yōu)化的項(xiàng)目去面試,拿下25k offer。他說(shuō)最值的是參與了我們的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目——把算法從抽象理論變成能跑通的代碼,面試時(shí)直接鎮(zhèn)住面試官。學(xué)完就已經(jīng)可以獨(dú)立設(shè)計(jì)性能很好的復(fù)雜多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型了,并且已經(jīng)申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利,對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)收獲的知識(shí)已經(jīng)是這個(gè)行業(yè)很高的水平了。

四、想上車?這里有份“不交智商稅”學(xué)習(xí)指南

可能有很多人會(huì)問(wèn):“網(wǎng)上免費(fèi)教程那么多,為啥要報(bào)課?”

我們市場(chǎng)部根據(jù)這個(gè)問(wèn)題做了個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn):

  • 自學(xué)組:網(wǎng)上看三個(gè)月碎片教程 → 能跑通基礎(chǔ)模型,但遇到實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就報(bào)錯(cuò)
  • 系統(tǒng)學(xué)習(xí)組:跟著我們的《人工智能全體系課程》+人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)學(xué)習(xí)→ 六個(gè)月就能復(fù)現(xiàn)出GPT大模型以及完成完整的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

關(guān)鍵差距在這三點(diǎn):

? 特定虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)集(不是網(wǎng)上那些被用爛的MNIST)

? 企業(yè)級(jí)項(xiàng)目文檔教程(完整開發(fā)流程)

? 在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)支持(隨意試錯(cuò)操作,自己動(dòng)手才能真正理解算法)

并且平臺(tái)不斷更新迭代教學(xué)模塊,確保學(xué)員能夠接觸到最新的技術(shù)知識(shí),不斷優(yōu)化自己的知識(shí)庫(kù),同時(shí)在不斷研究創(chuàng)新項(xiàng)目?jī)?nèi)容,讓學(xué)員在真實(shí)項(xiàng)目場(chǎng)景中應(yīng)用所學(xué)知識(shí),解決實(shí)際問(wèn)題,進(jìn)一步鞏固和拓展知識(shí)體系,不斷提升自己的實(shí)戰(zhàn)能力。

AI技術(shù)迭代就像坐高鐵,窗外風(fēng)景年年變。有人覺得新技術(shù)來(lái)了又要被淘汰,但換個(gè)角度想——每次技術(shù)更新都是重新洗牌的機(jī)會(huì)。就像2017年抓住Python紅利的那批人,現(xiàn)在在AI賽道照樣風(fēng)生水起。關(guān)鍵不是追著熱點(diǎn)跑,而是掌握那些經(jīng)得起時(shí)間考驗(yàn)的核心方法論。現(xiàn)在上車,真的不晚!

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