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讨论总结

这个讨论主要围绕Deepseek和OpenAI展开，包含众多话题，如地区所属、种族概念、资金投入、审查问题等。既有对两者技术和商业竞争相关的讨论，也有一些主观评价，还存在一些争议性的话题如Deepseek获取GPU的方式是否正当等，整体讨论氛围热烈且多元。

主要观点

  1. 👍 OpenAI和Deepseek所属地区有所不同
    • 支持理由：评论者直接表达对Open AI是亚洲的、Deepseek至少是欧洲的这一情况的看法。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek获得GPU的方式存在争议
    • 正方观点：neutralpoliticsbot认为DeepSeek获得50,000个H100 GPU是避开制裁和出口管制得来的，并非真正领先。
    • 反方观点：tensorsgo等人认为DeepSeek有技术报告表明其降低成本是可重现的，不是阴谋论。
  3. 💡 美国人工智能与中国人工智能资金投入差异巨大
    • 解释：有评论指出美国投入数十亿而中国投入数百万。
  4. 💥 OpenAI存在审查情况
    • 解释：评论者提到关于以色列战争罪行的提问体现出Open AI的审查，还有其他类似情况。
  5. 🤔 对OpenAI的主观评价
    • 解释：salavat18tat认为OpenAI很可爱，且与HumanEval基准有关。

金句与有趣评论

  1. “😂 I like how open ai is asian and deepseek is at least European.”
    • 亮点：简洁地表明对Open AI和Deepseek所属地区的看法。
  2. “🤔 Italians white now?”
    • 亮点：引出种族概念中关于意大利人是否算白人的有趣讨论。
  3. “👀 Or USA AI (billions) vs China AI (millions) :)”
    • 亮点：鲜明地对比了中美人工智能资金投入情况。
  4. “😏 Deepseek is Luigi.”
    • 亮点：以独特的类比方式阐述Deepseek与美国公司之间的关系。
  5. “💥 Openai’s moat is gone now”
    • 亮点：直接表明对Openai竞争优势的看法。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面评价如对OpenAI可爱的主观评价，也有负面评价如对OpenAI企业贪婪的批判等。主要分歧点在于对DeepSeek的看法，例如在DeepSeek是否真正技术领先方面存在争议，可能的原因是各方获取信息的来源和解读不同，以及不同的立场（如国籍、商业竞争等）影响了观点的形成。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型审查和微调可能会继续深入讨论，特别是开源模型如何更好地应对审查问题。
  • 潜在影响：对人工智能领域的商业竞争格局可能产生影响，如OpenAI的竞争优势变化可能会促使各公司调整战略；也可能影响不同国家和地区在人工智能发展方面的政策制定和资源投入。

详细内容：

标题：Reddit 上关于“Deepseek”等相关话题的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Deepseek like a boss”的帖子引发了热烈讨论。此帖获得了众多的关注，评论数众多。帖子中主要围绕着与 Deepseek 和 OpenAI 相关的各种观点展开，包括对其所属地域、技术特点、成本计算以及可能存在的审查制度等方面的讨论。

讨论的焦点与观点分析如下：

有人认为 OpenAI 是亚洲的，而 Deepseek 至少是欧洲的。有人指出土耳其在地域上大部分属于亚洲。还有人提到了射击运动员所戴眼镜的作用和相关技术细节，并提供了详细报道的链接：[https://www.wired.com/2016/08/olympic - sharpshooters - look - like - cyborgs/](https://www.wired.com/2016/08/olympic - sharpshooters - look - like - cyborgs/) 。

关于种族和肤色的问题，讨论也很热烈。有人认为确定谁是白人谁不是白人需要详细的说明，也有人认为种族和民族问题复杂，基于肤色或血统的歧视是愚蠢的。

在对 Deepseek 和 OpenAI 的技术和成本讨论中，有人认为 DeepSeek V3 的训练成本约为 680 万美元，有人对此表示怀疑。有人指出不能只看训练成本，还需考虑基础设施等因素。

对于审查制度，有人认为一些大型语言模型存在一定程度的审查或偏见，需要进一步的微调。有人质疑 OpenAI 对某些问题的审查，也有人提到 Deepseek 可能存在中西方的审查。

总之，这场讨论涵盖了多个方面，观点多样且复杂，反映了人们对相关话题的深入思考和关注。