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硅谷的新年噩梦——DeepSeek如何用550万美元撕裂AI #deepseek #硅谷 #大模型
《我用100年训练大模型》deepseek用了2048块显卡训练模型,我只有一块普通显卡,但也要做超大模型的训练。第二集。#ai #大模型 #deepseek
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DeepSeek不行?一个视频讲清楚红利意识、使用原理与方法,尤其论文撰写与AI率/AIGC重复率的三个原则与框架。DeepSeek是普通人弯道超车的绝佳机会!
DeepSeek“裸奔”能终结闭源霸权吗 当DeepSeick将思考逻辑公开展示时,AI领域迎来一场赤裸的革命。它用开源代码撕开黑箱,让硅谷巨头引以为傲的“参数护城河”显得笨重可笑——小团队用1%的数据量就能逼近巨头90%的效果,如同游击战术击溃重甲军团。
但这场透明化实验也暴露致命软肋:受限于数据荒漠与规则枷锁,它时常在关键问题前沉默。正如马斯克所言:“没有全球化语料库的AI,终究是戴着镣铐跳舞。”
这场博弈正在重塑科技文明:Meta开源Llama引爆军备竞赛,DeepSeek开创认知共享先河,开发者像拼乐高般组装开源模块。当专利高墙被推倒,“算力平权时代”的曙光初现——创新可能诞生于某个大学生的笔记本电脑,而非千台A100堆砌的实验室。
OpenAI用闭源缔造神话,DeepSeek却证明开源能将其解构重组。但狂欢背后,我们仍需警惕:当AI思考完全透明,人类最后的认知优势将寄存何处?答案或许藏在灰色代码的缝隙中——真正颠覆性的从来不是技术本身,而是它迫使人类重新定义:在算法与人性的边界,我们究竟需要怎样的“开放”?
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2025-10-28
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