Re: [新聞] DeepSeek暴紅不單純？OpenAI質疑中國對

爆 

最這幾天股板跟 X 上的AI金融圈吵的火爆 DeepSeek 對全球 AI 技術發展影響 吵的火爆示意圖 金融人士擔憂影響

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小弟待的公司，非學術單位， 可能是台灣硬體計算資源稍微豐富的公司。 公司投入在買GPU 應該近億了。 自己也研究了幾個月 fine-tune 方法。 不過，還是沒足夠能力與資源訓練正常的LLM。

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坦白講 這如果是 Google 前執行長的發言 , 我真的會很懷疑他的能力 這裡不吹不黑 , 只說事實 現在AI所有的演算法 , 幾乎全部由美國的公司所開發的 這些演算法 Google自己創立的也一堆,也都有發表論文 中國的AI用的全部是美國公司的演算法

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技術跟應用場景的問題我不談，之前的人已經談過了，大致上沒有問題。 不同領域的人可能體驗不太一樣，但LLM普及的程度並沒有這麼低，具體而言，主要是 ChatGPT ，在部分領域已經是不可或缺的必要工具，到了掛掉會影響到正常工作或不能工作的程度。 首先是 coding，就我而言，至少有50%的程式碼已經是由 ChatGPT 完成的，遇到 bug 我幾乎沒有再用 Google 或是 stackoverflow ，log 直接丟進 ChatGPT , 大部分情況下它都能大幅減少我的工作時間。 除了遇到有關於 pydantic 的問題，因為這個 module 最近出了V2，模型的回答經常會混合V1的答案，而且傻傻分不清楚，在之前舊的沒有納入 pydantic 的版本時，這問題更為嚴重，必須要自己先提供文件用RAG 讓它知道。 但是就我實際的觀察周邊的人，發現LLM 對於低階的工程師，高階的工程師的幫助個別顯著，但是對於中階工程師而且有使用上的困難。

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OpenAI 最近推出了 GPT-o1，但很多人可能還沒意識到這件事的嚴重性。事實上，OpenAI 已經找到了一條通往 AGI（通用人工智慧）的階梯！這個新模型的關鍵在於，它已經整合了 ToT（思維樹）和 RL（強化學習），在大型語言模型（LLM）領域達到了類似 AlphaGo Zer o 的水準。 很多人以為 LLM 就是個「刷題機器」，記住了大量的資料，所以我們在人類記憶力上輸了

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安安啦 歐拉公式 比微積分還偉大的歐拉公式 是人類最常用的工具 連量子力學都在用 歐拉公式在數學、物理和工程領域應用廣泛。

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DeepSeek厲害的地方不是他便宜，不是他厲害，最重要的地方是他開源。 他的原始碼開源，權重開源（資料沒有開源），而且開放商業授權，他的 原始碼是MIT授權，權重則是基於OpenRail的特殊開源架構，也就是只有 一些特別場合他沒有授權，例如製造有害軟體，製造毒品等等 簡單來說你現在馬上就可以在你的電腦，你的公司使用了，你只要用很普

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Musk贊同投資公司Atreides Management合夥人兼資訊長貝克（Gavin Baker）在X提到 DeepSeek的R1低成本來自在訓練和推理效率上，取得了真正的算法突破 例如 FP8 訓練、MLA（機器學習加速）和多 token 預測。 訓練過程中涉及大量的知識蒸餾（distillation） 這意味著在沒有無限制存取 GPT-4o 和 o1 的情況下，這項訓練幾乎不可能完成。

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顯卡一定會漲價 目前己經有很多deepseek布署在本機電腦的教學 ollama上也有deepseek R1模型可以下載 deepseek R1模型各參數量對顯卡記憶體需求

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以目前 AI 能做的事情，還很遠 當然不排除未來可以，但是至少是現在不行 現在連 AGI (通用人工智慧) 都很難 目前不管是生圖的 AI 或是大語言模型(LLM)的 AI 本質上都是猜，只是這個猜的過程可以從模型輔助讓猜這件事猜的更準