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在昨天深探R1推理模型发布并在大型语言模型（LLM）社区引起轰动之后，我重新回顾了2023年5月和2024年7月对其CEO梁文峰的一系列精彩访谈。2023年5月，2024年7月。深探创始人梁文峰访谈的要点如下：1. 创新优先的方法：与其他专注于快速商业化的中国人工智能公司不同，深探专注于基础的通用人工智能（AGI）研究和创新。他们认为中国必须从全球人工智能发展的“搭便车者”转变为“贡献者”。梁强调真正的创新不仅来自商业激励，还来自好奇心和创造欲。2. 革命性架构：深探V2的多头潜在注意力（MLA）架构将内存使用量降低到传统多头注意力（MHA）的5 - 13%，从而大大降低成本。他们的推理成本约为Llama3 70B的1/7和GPT - 4 Turbo的1/70。这并非意在发起价格战，他们只是基于实际成本加上适度的利润来定价（这种创新架构已经被应用到他们的V3和R1模型）。3. 独特的文化理念和人才战略：深探保持完全自下而上的组织结构，为研究人员提供无限的计算资源，并且重视热情胜过资历。他们的突破性创新来自年轻的本地人才，即中国大学的应届毕业生和年轻专业人员，而非海外招聘。4. 对开源的承诺：尽管行业朝着闭源模型（如OpenAI和Mistral）发展，但深探仍致力于开源，认为这对构建强大的技术生态系统至关重要。梁认为在颠覆性技术面前，闭源的护城河是暂时的，他们的真正价值在于持续构建一个能够创新的组织。5. 计算资源获取的挑战：尽管有足够的资金和技术能力，深探面临的最大挑战来自美国的芯片出口限制。公司没有近期的融资计划，因为梁指出他们的主要限制不是资金，而是获取高端芯片，这对训练先进的人工智能模型至关重要。看看他们最近的发布，似乎他们真的在兑现这些承诺。2024年7月的访谈显示了他们在保持一切开源的同时推动技术边界的承诺，他们最近的成就表明他们正在成功地实现这一愿景。你如何看待他们纯粹专注于研究和开源开发的方法？这种“深探模式”能否成为我们在人工智能发展中看到的日益闭源趋势的可行替代方案？

讨论总结

帖子围绕DeepSeek的CEO梁文峰的采访展开，介绍了DeepSeek的创新方式、架构、文化哲学、开源承诺以及面临的挑战等。评论大多对DeepSeek表示肯定，有人赞扬其理想主义，有人肯定其年轻团队的创造力和成就，也有人探讨中国AI产业的现状，整体氛围积极向上。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek是一群理想主义者，不是以盈利为目的
    • 支持理由：他们专注于AGI研究，不是为了金钱、盈利或公关。
    • 反对声音：无
  2. 👍 DeepSeek取得了令人惊叹的成就，具有创造力和爆发力
    • 正方观点：年轻团队能做出成果，有大公司没有的优势。
    • 反方观点：无
  3. 🔥 DeepSeek的CEO梁文峰心态不同于对中国公司的普遍预期，其成功是应得的
    • 正方观点：从采访中能感受到独特的心态，成果是努力得来的。
    • 反方观点：无
  4. 💡 DeepSeek不注重商业化在盈利方面可能不利，但带着理想取得一定成功令人振奋
    • 解释：从商业和人性两个不同角度看待DeepSeek的发展模式。
  5. 💡 中国政府大力支持AI产业这种观点不属实，中国AI竞争激烈
    • 解释：以部分AI公司有财务问题或已解散为例说明竞争的激烈程度。

金句与有趣评论

  1. “😂 你忽略了重点。他们不是为了盈利。他们不是为了金钱。他们不是为了维持公关。他们是一群相信自己能实现AGI（并且他们有资源和人才）的理想主义者。而我因此喜爱他们。”
    • 亮点：明确表达对DeepSeek的喜爱是基于其理想主义而非商业因素。
  2. “🤔 No - Librarian8438：Congratulations to this young group of people for an amazing accomplishment and for having a creativity and explosiveness that the big boys don’t have!”
    • 亮点：简洁地称赞了DeepSeek这个年轻团队的独特优势。
  3. “👀 我的小恶魔大脑想把它（DeepSeek的做法）看作是天真的，因为他们在某种程度上在盈利方面搞砸了自己。在人性层面上，看到一个团体带着理想取得任何程度的成功都是令人振奋的。”
    • 亮点：从两个不同角度辩证地看待DeepSeek的商业模式。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对DeepSeek不注重商业化这一做法的看法，部分人认为这可能影响盈利，而多数人从理想主义和成果角度给予肯定。可能的原因是大家看待问题的角度不同，有的从商业盈利角度出发，有的更看重理想和创新成果。

趋势与预测

  • 新兴话题：DeepSeek与Qwen - 2.5 - Coder的竞争可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果DeepSeek持续发展，可能对中国AI产业在全球的地位提升有积极影响，也可能影响其他公司的商业模式和开源策略。

详细内容：

《DeepSeek 的大胆使命引发热烈讨论》

最近，关于 DeepSeek 的话题在 Reddit 上引起了广泛关注。一篇介绍 DeepSeek 及其 CEO 梁文峰的帖子获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要围绕 DeepSeek 的一系列情况展开，包括其创新优先的方法、革命性的架构、独特的文化哲学和人才策略、对开源的坚持以及面临的计算访问挑战等。例如，DeepSeek 专注于基础 AGI 研究和创新，其 V2 的 MLA 架构降低了内存使用和成本。同时，公司保持完全自下而上的组织结构，重视人才的激情而非资历，并坚持开源。然而，DeepSeek 面临着美国芯片出口限制的巨大挑战。

帖子引发的主要讨论方向是对 DeepSeek 专注于纯研究和开源发展的方式的看法。

有人认为，DeepSeek 是一群有着理想主义的团队，不在乎利润和金钱，这种精神值得称赞。也有人表示，现在赞扬他们没问题，但要根据其后续行动评判，因为 OpenAI 最初也如此，后来却有了变化。还有人指出，追逐利润会扼杀创新，如果 OpenAI 开源所有模型，行业会更接近 AGI。

有人说：“我不理解这样的评论。就像最初山姆·奥特曼（Sam Altman）的粉丝装作很了解他一样。你不了解梁（Liang），更不了解他的首席工程师。他抛出一个钢琴的引用，然后突然就说他不在乎钱了。别逗我了。我们可以不知道他们的真实动机，一步一步只根据他们的行动来评判就好。”

也有人分享：“OpenAI 以前也是这样的。看看现在的他们。不要相信这种公关鬼话，让我们只欣赏他们了不起的工作就好。他们和其他公司一样。他们正在走 OpenAI 走过的路，开源建立社区，真正的进步则保持闭源。让我们过三五年再看。例如，你认为谷歌会免费发布关于他们新的 Titans 架构的论文吗？和他们内部的研究相比，那些只是小意思。特别是他们在‘Transformer is all you need’之后吸取了教训。想象一下如果那件事没有发生的时间线。我敢打赌管理者现在还在懊恼。OpenAI 不想犯同样的错误，这带来了两年的生成式人工智能（GenAI）的进步以及数十亿的资金。”

总的来说，对于 DeepSeek 的这种发展方式，大家看法不一。有人充满期待，认为这可能成为对抗闭源趋势的可行选择；也有人持谨慎态度，担心其未来可能的变化。那么，DeepSeek 的这种方式究竟能否在竞争激烈的 AI 领域中开辟出独特的道路，还需要时间来检验。