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无实际可翻译内容，仅有一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1hn8rcx.mp4

讨论总结

这个讨论围绕DeepSeek - V3 671B混合专家模型（MoE）在2048个H800上训练的视频展开。话题涵盖DeepSeek的花费、模型结构、运行情况等技术方面，也涉及到中西方在人工智能领域的发展对比、人才培养、资金投入等宏观话题，还有一些如中国警方执法、道德问题等个别关注点，整体氛围是多元且充满争议性的。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek训练模型花费相对较少
    • 支持理由：nrkishere提到DeepSeek花费8 - 10百万训练模型，与OpenAI一次评估花费160万对比
    • 反对声音：无
  2. 🔥 西方在某些方面已落后，中国与西方存在知识技术学习的角色转换
    • 正方观点：Powerful_Pirate_9617称西方已经不行了，infiniteContrast表示中国曾向西方学习，现在轮到西方向中国学习
    • 反方观点：无
  3. 💡 研发出比人类专家更聪明的AI需要投入大量资金
    • 解释：评论者对DeepSeek在研发方面投入大量资金表示赞赏，认为想要制造出比人类专家还聪明的人工智能就必须舍得投入
  4. 💡 对DeepSeek - V3的模型结构存在多种观点
    • 解释：有认为是256个37B模型并行训练，也有对这种观点进行纠正并详细解释模型结构的情况
  5. 💡 人们对中国科学成就存在抵触情绪
    • 解释：cupkaxx表示每当提及中国的科学成就时人们就很抵触，Due - Memory - 6957将这种情况与冷战时对苏联的宣传相类比

金句与有趣评论

  1. “😂 nrkishere：Crazy how they spent like only 8 - 10 million to train the whole ass model of 600billion+ params and trillions of tokens.”
    • 亮点：用比较直白的语言表达出对DeepSeek训练模型花费少的惊叹。
  2. “🤔 RuthlessCriticismAll：Meanwhile openai spends 1.6 million running one eval on O3.”
    • 亮点：通过对比OpenAI的花费，更突出DeepSeek的花费情况。
  3. “👀 Powerful_Pirate_9617：West is soo cooked hahaha”
    • 亮点：简洁地表达出西方在某些方面落后的观点。
  4. “😎 koustubhavachat：Hardwork can beat anything. Respect”
    • 亮点：积极正面地肯定了DeepSeek的AI研究者的努力。
  5. “🤨 Ok - Passenger6988：That is all mute - AI will surpass humans in 2025 - there will be no "decades of rebuilding" by your own analogy, AI will be universally accessible - like the internet - it does not matter who makes it - it matters who uses it”
    • 亮点：对AI超越人类的时间提出了自己的观点，并阐述了相关原因。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对DeepSeek的正面评价，如赞赏其花费少、努力成果等，也有对其的质疑，如道德问题方面。主要分歧点在于对不同国家在人工智能发展中的地位和作用的看法，以及对DeepSeek本身发展的评价。可能的原因是大家来自不同背景，对人工智能发展的关注点和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：中国在人工智能领域的发展以及与其他国家的关系可能会引发后续更多讨论，还有俄罗斯在人工智能方面的发展情况。
  • 潜在影响：如果中国在人工智能领域持续发展并在国际上占据更重要地位，可能会影响全球人工智能领域的格局和相关政策的制定；俄罗斯人工智能的发展情况也可能影响到地区和国际上的人才流动和技术交流。

详细内容：

标题：Reddit 热议 DeepSeek 人工智能模型训练及相关话题

在 Reddit 上，一则关于“DeepSeek 已发布其 AI 研究人员在 2048 个 H800s 上训练 DeepSeek-V3 671B 混合专家（MoE）的独家视频”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在模型训练的成本、效率、架构，以及不同国家在人工智能领域的发展情况等方面。有人指出 DeepSeek 训练整个模型仅花费约 800 万至 1000 万美元，而 OpenAI 运行一次评估就花费 160 万美元。还有人认为 DeepSeek 并非是 256 个单独的模型，而是一种特殊的架构，这一观点引发了不同看法。

有人提出疑问，普通人从何处能更多了解主要模型的架构，有用户推荐从 Karpathy 的讲座或 3b1b 关于 transformers 的视频入手。也有人关心能否下载单个模型并在本地运行，答案是否定的，因为需要将整个模型加载到内存中，约 1TB 内存可能才够。

在关于不同国家在人工智能领域的讨论中，有人认为中国公司在招聘人才和建设基础设施方面投入巨大，所以许多在美国接受教育的中国学生和研究人员选择回国，而印度学生则因国内官僚作风和资金缺乏等问题不倾向回国。还有人提到中国高校在计算机科学教育方面已达到较高水平。

总体而言，这次讨论展现了大家对人工智能领域发展的密切关注和深入思考，也反映出不同观点的激烈碰撞。但人工智能的发展究竟会走向何方，仍需我们持续关注和探讨。