杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司(以下簡(jiǎn)稱DeepSeek)是一家專注于通用人工智能的中國(guó)科技企業(yè)，最近在世界人工智能跑道上掀起了一股颶風(fēng)。

DeepSeek的開(kāi)源推理模型從產(chǎn)品的角度來(lái)看是免費(fèi)的，直接面向用戶，并且可以支持具體的研發(fā)， 提供相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景模式服務(wù)，支持網(wǎng)絡(luò)搜索和深度思維模式的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)；DeepSeek擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的任務(wù)，具有強(qiáng)大的應(yīng)用模式科學(xué)設(shè)計(jì)和二次開(kāi)發(fā)特點(diǎn)，包括文本生成、自然語(yǔ)言理解和分析、編程和代碼相關(guān)功能。

DeepSeek最顯著的影響是推動(dòng)開(kāi)源AI模型的選擇。DeepSeek的成功證明，開(kāi)源戰(zhàn)略可以帶來(lái)更快的創(chuàng)新和廣泛的應(yīng)用，這被認(rèn)為是AI產(chǎn)業(yè)的“開(kāi)源時(shí)刻”。

DeepSeek的成功也顯示了一種“邊緣革命” 也就是說(shuō)，邊緣者可以通過(guò)自己的努力進(jìn)入中心。對(duì)AI玩家而言，DeepSeek是一個(gè)闖入者，其總部從量化金融開(kāi)始。對(duì)世界而言， 它還包含著新的機(jī)遇。以前人工智能的發(fā)展，似乎構(gòu)成了某種霸權(quán)。通過(guò)壟斷算率，美國(guó)高科技公司壟斷創(chuàng)新的概率，發(fā)展中國(guó)家無(wú)法獲得足夠的算率，也難以獲得相應(yīng)的人才，因此幾乎錯(cuò)過(guò)了大模型的發(fā)展。DeepSeek的成功讓發(fā)展中國(guó)家看到了AI真正包容的概率。如今，只要每個(gè)國(guó)家的參與者跟蹤這些新知識(shí)，他們就可能再次上牌。當(dāng)然，隨著AI的進(jìn)一步發(fā)展，其聯(lián)動(dòng)的全球治理問(wèn)題將變得更加重要。當(dāng)大型模型的參數(shù)值變大時(shí)，大型模型可能會(huì)失控。一方面，關(guān)于大型模型是否會(huì)產(chǎn)生自我意識(shí)有很多爭(zhēng)議；另一方面，惡意用戶可能會(huì)使用它進(jìn)行一些破壞性的活動(dòng)。

開(kāi)源啟示錄

DeepSeek產(chǎn)業(yè)運(yùn)行模式的成功，我們認(rèn)為， 對(duì)于中國(guó)特色AI產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的建設(shè)和推廣，有以下啟示：

(1)在全球網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)平臺(tái)上，中國(guó)企業(yè)并非必須占據(jù)最低層次的基礎(chǔ)研究開(kāi)發(fā)。這次深度追求（DeepSeek）二次開(kāi)發(fā)平臺(tái)的成功表明，掌握底層技術(shù)的國(guó)家，并不能完全控制網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的價(jià)值傳播和利益流向。二次開(kāi)發(fā)與傳播模式的合理規(guī)劃，使其符合具體的技術(shù)場(chǎng)景和國(guó)家地區(qū)特征， 可以打造具有中國(guó)特色的人工智能技術(shù)平臺(tái)。通過(guò)這個(gè)應(yīng)用平臺(tái)，可以促進(jìn)資本的合理流動(dòng)，進(jìn)一步促進(jìn)基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展。

中美AI差距正在縮小。自ChatGPT發(fā)布以來(lái)，中美人工智能的差距似乎一直在擴(kuò)大。特別是在OpenAI發(fā)布GPT-4和o1之后。但是，DeepSeekV3和V3-0324的發(fā)布，使得這種發(fā)展差距似乎縮小到幾個(gè)月以內(nèi)。它讓我們?cè)僖淮慰吹搅酥袊?guó)人工智能發(fā)展的新機(jī)遇和新潛力。

(3)真正的AI產(chǎn)業(yè)化時(shí)代即將到來(lái)。這個(gè)正是中國(guó)最擅長(zhǎng)的。同時(shí)，我們擁有廣闊的產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域，能夠更好地與人工智能相結(jié)合。DeepSeek的成本革命將加速這一產(chǎn)業(yè)應(yīng)用進(jìn)程。大多數(shù)大型服務(wù)供應(yīng)商已將原有的收費(fèi)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槊赓M(fèi)，因此人工智能的發(fā)展將進(jìn)入低成本AI運(yùn)行時(shí)代。此外， 大型語(yǔ)言模型應(yīng)用程序接口（API）價(jià)格也在下降， 而且最后可能接近免費(fèi)。這當(dāng)然也不是沒(méi)有成本。它的成本仍然由大型服務(wù)供應(yīng)商承擔(dān)，但是這種成本的降低最終會(huì)使消費(fèi)者獲利，從而大大加快產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展。

(4)小團(tuán)隊(duì)帶動(dòng)大團(tuán)隊(duì)。DeepSeek代表了一個(gè)小團(tuán)隊(duì)的勝利，類似于OpenAI最初產(chǎn)生的效果。大型企業(yè)有更多的計(jì)算能力和更多的資源，但他們非常關(guān)心股價(jià)，所以大型企業(yè)很難做出基本的創(chuàng)新。真正的創(chuàng)新往往是由小團(tuán)隊(duì)驅(qū)動(dòng)的。這樣，DeepSeek再次詮釋了小團(tuán)隊(duì)驅(qū)動(dòng)大公司的邏輯。

(5)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)內(nèi)循環(huán)模式設(shè)計(jì)和國(guó)際國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)整體循環(huán)模式設(shè)計(jì)，需要合理定位相關(guān)產(chǎn)業(yè)的內(nèi)外循環(huán)方式接口政策體系。另一方面，從平臺(tái)底層控制的角度來(lái)看，要保證“技術(shù)國(guó)界”的安全， 與科學(xué)設(shè)計(jì)相關(guān)的國(guó)家技術(shù)導(dǎo)向機(jī)制；另一方面，要避免冷戰(zhàn)初期美蘇技術(shù)平臺(tái)在抵御環(huán)境下的不合理技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，防止不惜任何代價(jià)和方向定位不準(zhǔn)確。在建設(shè)中國(guó)“技術(shù)國(guó)界”的基礎(chǔ)上，相關(guān)部門要在信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、智能技術(shù)底層平臺(tái)國(guó)家投資和控制的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出具有中國(guó)特色的國(guó)際平臺(tái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的合理模式和有效方向。

(6)相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策研究部門要通過(guò)政策引導(dǎo)資本支持科技企業(yè)創(chuàng)新，合理分析產(chǎn)業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)。要鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)資本參與以國(guó)家利益為最終目標(biāo)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)。但是資本是有利潤(rùn)需求的，而且通常是中短期需求。近年來(lái)，相關(guān)部門陸續(xù)出臺(tái)了一些政策文件，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資基金頒布了差異化扶持政策，利用風(fēng)險(xiǎn)投資基金加強(qiáng)對(duì)行業(yè)科技龍頭企業(yè)、科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)的投資，鼓勵(lì)投資早、投資小、投資長(zhǎng)期、投資硬科技。除了國(guó)有資產(chǎn)模式中對(duì)技術(shù)平臺(tái)的長(zhǎng)期定向投資外，建議相關(guān)管理部門合理引導(dǎo)民間投資成為長(zhǎng)期資本和耐心資本，讓更多的民間投資參與中國(guó)特色智能產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的底層建設(shè)。

在加速應(yīng)用之后，需要關(guān)注社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。之前， 當(dāng)我們還沒(méi)有走向世界的前沿時(shí)，我們不需要過(guò)多考慮這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)槠渌蠕h會(huì)探索各種可能性。當(dāng)我們真正走向世界創(chuàng)新的前沿時(shí)，我們需要考慮各種綜合性的事情，這樣才能保證人工智能的健康發(fā)展，最終保證人工智能的積極社會(huì)效益。

教育變革在大模型時(shí)代的教育變革

教育也需要在模型時(shí)代發(fā)生根本性的變化。

以前的教育體系是為工業(yè)時(shí)代準(zhǔn)備的，培訓(xùn)的基礎(chǔ)是每個(gè)人對(duì)知識(shí)的記憶和一些知識(shí)和技能的掌握。然而，如今，大模型作為一種強(qiáng)大的知識(shí)輔助工具，對(duì)于這種過(guò)于強(qiáng)調(diào)記憶功能的培養(yǎng)模式來(lái)說(shuō)，將是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。未來(lái)教育的重點(diǎn)應(yīng)該是創(chuàng)新和實(shí)踐。過(guò)去大多數(shù)學(xué)習(xí)者只能學(xué)到一小塊人類知識(shí)的限制，而且很難實(shí)現(xiàn)真正的創(chuàng)新， 因?yàn)樗麄兯鶎W(xué)的知識(shí)比較少，所以有限的創(chuàng)新大多是在前人的基礎(chǔ)上做一點(diǎn)細(xì)微的調(diào)整。此前， 在創(chuàng)新的最前沿，只有少數(shù)天才能到來(lái)。大部分的創(chuàng)新都是針對(duì)少數(shù)天才或精英。大多數(shù)普通學(xué)習(xí)者，一生中，大多數(shù)工作都是重復(fù)性的。如今，在模型支持的背景下，創(chuàng)新需求成為不可避免的選擇。這種創(chuàng)新需求是基于大量的知識(shí)，因?yàn)榇笮湍Ｐ捅旧砭桶舜罅康闹R(shí)。

未來(lái)教育轉(zhuǎn)型的一個(gè)重點(diǎn)應(yīng)該是面對(duì)更扎實(shí)的通識(shí)教育。需要在求知者求知欲最強(qiáng)的階段(如中學(xué))以某種方式向?qū)W習(xí)者傳遞科技的前沿，在學(xué)習(xí)者心中種下這些知識(shí)的種子。 而且不要像現(xiàn)在這樣反復(fù)訓(xùn)練一些可能已經(jīng)過(guò)時(shí)的計(jì)算技能或者記憶技能。

在這個(gè)時(shí)代，大模型已成為一種輔助通才。對(duì)人類個(gè)體而言，大模型產(chǎn)生的內(nèi)容， 大多數(shù)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了普通學(xué)習(xí)者的能力。因此， 對(duì)于教育來(lái)說(shuō)，一個(gè)基本的要求是，我們現(xiàn)在需要迅速地提高個(gè)人知識(shí)的儲(chǔ)備。在數(shù)量的基礎(chǔ)上，增加其對(duì)知識(shí)的理解深度，從而與大模型強(qiáng)大的知識(shí)理解和生成能力相匹配。由于大型模型產(chǎn)生的內(nèi)容是需要誘發(fā)的，這實(shí)際上非常依賴于提問(wèn)者的知識(shí)能力。假如提問(wèn)者對(duì)此一無(wú)所知，那么他(她) 大型模型的高質(zhì)量?jī)?nèi)容產(chǎn)生是不可能的。因此， 學(xué)習(xí)者需要大量擴(kuò)大他們的知識(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，只有在大量知識(shí)的基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者才能產(chǎn)生“理解時(shí)刻”，蘊(yùn)含著涌現(xiàn)效應(yīng)。（Aha Moment）。

知識(shí)開(kāi)源“明牌時(shí)代”

從歷史上看，知識(shí)通常掌握在知識(shí)精英手中， 通過(guò)長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)，個(gè)人可以接近這些高級(jí)知識(shí)。而且，個(gè)人常常以一種“爬臺(tái)階”的方式學(xué)習(xí)。但是，在今天的“明牌時(shí)代”，只要問(wèn)大模型問(wèn)題， 個(gè)體可以獲得最前沿的知識(shí)，這實(shí)際上是一種越遷式的知識(shí)獲取。以前的知識(shí)獲取需要一點(diǎn)一點(diǎn)地逐步推進(jìn)。換句話說(shuō)，如果一個(gè)人缺乏前面的知識(shí)儲(chǔ)備和理解，他就不能在后面理解新的知識(shí)?？墒?， 現(xiàn)在借助模型，只要掌握了合適的提問(wèn)方法，個(gè)人學(xué)習(xí)就能加速。這兒還有一些學(xué)習(xí)技巧。有的時(shí)候，用“一目十行”或“半知半解” 這樣做的方法，可能會(huì)加速這樣的學(xué)習(xí)。從這個(gè)角度來(lái)看， 學(xué)習(xí)者可以加速、越來(lái)越多地獲得大量的高端知識(shí)。這樣，我們的知識(shí)就進(jìn)入了“明牌時(shí)代”。

大型模型起到了一種作用知識(shí)權(quán)或知識(shí)平權(quán)功效。那么，知識(shí)由“暗知識(shí)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊髦R(shí)”。甚至我們?nèi)祟惿鐣?huì)中的一些默示知識(shí)(比如潛規(guī)則)， 這些隱藏的知識(shí)也可以通過(guò)大模型獲得，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)隱含在模型預(yù)訓(xùn)練的文本中。這導(dǎo)致個(gè)人掌握和理解這些知識(shí)的意義下降，其重點(diǎn)需要從理解和掌握轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)踐。在以前的時(shí)代，個(gè)人掌握了知識(shí)之后，就可以開(kāi)始生產(chǎn)知識(shí)了。在未來(lái)，知識(shí)生產(chǎn)工作將逐步交給大型模型，因此個(gè)人所需要承擔(dān)的最重要的功能就是從原來(lái)的知識(shí)生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)實(shí)踐。

今天，我們進(jìn)入了一個(gè)終身學(xué)習(xí)的時(shí)代。在此之前，我們的學(xué)習(xí)通常集中在青少年階段。學(xué)習(xí)通常通過(guò)基礎(chǔ)教育和高等教育來(lái)完成。今天的教育必須是一個(gè)終身學(xué)習(xí)的過(guò)程，因?yàn)橹R(shí)在不斷迭代。一旦正式學(xué)習(xí)結(jié)束，個(gè)人不再更新知識(shí)，個(gè)人的知識(shí)結(jié)構(gòu)就會(huì)過(guò)時(shí)，很快就會(huì)被這個(gè)時(shí)代拋棄。因此，怎樣形成長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)機(jī)制， 它變得尤為重要。大學(xué)是學(xué)習(xí)的最高殿堂，應(yīng)該變得更加開(kāi)放，允許那些畢業(yè)或沒(méi)有機(jī)會(huì)進(jìn)入大學(xué)的人通過(guò)各種方式進(jìn)入大學(xué)——通過(guò)一個(gè)學(xué)習(xí)社區(qū)進(jìn)行線上或線下學(xué)習(xí)。對(duì)于學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，大學(xué)應(yīng)該沒(méi)有墻。

DeepSeek的開(kāi)源給了我們很多啟發(fā)。我們特別關(guān)注的啟發(fā)之一是，即使是這樣一個(gè)優(yōu)秀的前沿模型也是以開(kāi)源的方式呈現(xiàn)出來(lái)的，所以大學(xué)似乎更應(yīng)該以“開(kāi)源”的勇氣面對(duì)大眾和未來(lái)。MI·趨勢(shì)

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