关于DeepSeek的真假开源之争
近日，关于DeepSeek的开源问题在国内某问答平台上引发了广泛关注。
多位AI专家对此给出了正面评价，认为DeepSeek的开源举措具有重大意义，不仅推动了AI技术的普及，还为AI产业的发展带来了深远的影响。
一、DeepSeek的开源：接近真实的进步
DeepSeek的开源举措引起了香港城市大学宋林琦教授的极大关注。
他形容这次开源为“虽然没能吃上猪肉，但是至少近距离的看了下猪跑”。
宋教授表示，DeepSeek的贡献在于有效降低了大规模训练对于GPU资源的依赖，缓解了AI产业链中的关键瓶颈。
这一变革有望推动AI价值链的重塑，使GPU端长期积累的超额利润向AI技术和应用端转移，助力AI产业的可持续发展。
二、DeepSeek的技术细节与开源价值
从DeepSeek开源技术细节来看，已经引起了众多AI研究者的兴趣。
曾任Meta研究科学家、现任北京大学助理教授的李萌表示，DeepSeek在工程中一定还有很多技术细节值得学习。
特别是数据清洗、训练过程细节等方面需要很多额外的实验和探索。
虽然DeepSeek目前仅公开了模型架构和参数，但其训练框架尤其是训练数据的开源在业界少有先例。
不过，DeepSeek通过技术报告的形式公布了一些训练算法、目标函数等技术细节，这对于外界理解整个训练过程很有帮助。
同时，由于DeepSeek的模型能够被外界直接访问，这为外界AI开发者提供了基于它去做模型复现的可能。
值得一提的是，已有两支高校团队成功复现了DeepSeek的模型。
三、DeepSeek开源推动AI开发者试错与技术创新
对于AI开发者而言，DeepSeek的开源大大降低了研究成本。
黄超教授表示，外界AI开发者可以直接使用DeepSeek开源的预训练模型和框架进行研究和开发，这在更多程度上让资源有限的团队能够参与到大模型研究中。
而且通过DeepSeek的开源技术叠加低成本训练技术，比如混合专家、大模型小型化技术等，能让外界AI开发者进行更快速的试错。
同时，DeepSeek模型的开源也会让AI相关应用受益，推动更多的应用场景落地。
四、DeepSeek：多领域适用的技术革新
DeepSeek的开源也推动了其在多领域的适用性拓展。
浙江大学张克俊教授指出，DeepSeek支持高质量内容生成，并在技术扩展后有望成为多任务处理的基础架构。
同时，其开源地支持了思维链推理的模型，增强了复杂推理能力，能够为AI研究者提供针对特定主题的深度探索机会。
五、降低成本的同时激发更多可能性
多位受访者表示，DeepSeek的开源让外界看到了更多可能。
黄超教授表示其团队已经开始使用DeepSeek进行研究和开发，并且看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能。
特别是DeepSeek-R1模型使用强化学习来增强模型推理能力的设计，给其带来了较多启发。
接下来其团队打算继续基于DeepSeek做一些更有意思的探索和应用尝试。
此外多位受访者也都表示希望通过自己的研究能够影响到业界并与产业合作培养更多的人才助力产业发展。
综合来看这次对于人工智能技术的进步可谓是一大利好一方面能够帮助学界做出前沿的科技创新一方面能够为工业界带来新的活力为行业创造更多可能性值得期待其后续发展在更多领域发光发热加速科学的进步为社会带来更多福利总体来说让我们把这次看作历史上一个重要的时刻像印刷机的发明那样使信息更容易获取打破垄断让更多人接触并参与到人工智能这一伟大的事业中来让科技真正造福人类共同迈向更加美好的未来总的来说 DeepSeek的开源性研究可以助力业界打造新的竞争格局并在发展智能决策机制增强企业创造力提供便利给所有人以更深入的创新和研究机会推动人工智能技术的普及和进步为人工智能产业的可持续发展注入新的活力赋能未来科技的进步和社会的繁荣发展。
相关标签： 算法、 开源模型、 deepseek、 细节、 李萌、
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