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讨论总结

这是一个围绕伯克利研究人员以30美元重现DeepSeek R1的事件展开的讨论。部分评论者认为原帖标题存在误导性，研究成果可能被夸大，例如有观点指出研究人员只是在小模型上复制了一个用例，且相对于DeepSeek R1中的专家数量微不足道，还有人质疑模型参数规模与重现成本之间的合理性。同时也有评论涉及到科技竞争、商业利益方面，如对NVDA和OpenAI可能产生的冲击，也有对人工智能发展方向的探讨，如LLMs不是最终方向等，还有人联系到苹果将DeepSeek AI集成到iPhone的设想。

主要观点

  1. 👍 标题存在误导性
    • 支持理由：研究人员只是在小模型上复制了一个用例，成果相对于R1中的专家数量而言微不足道，运行模型和训练模型有本质区别。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 质疑DeepSeek R1以30美元重现的合理性
    • 正方观点：模型参数众多需要大量内存，30美元甚至无法长时间运行R1，更不用说重现它了。
    • 反方观点：无
  3. 💡 LLMs不是最终的发展方向
    • 解释：未来几年有很多尚未发现的人工智能应用场景，会有很多变革即将发生，英伟达将在未来的变革中扮演重要角色，期待医疗保健方面人工智能的进步，这种进步会让世界变得更好。
  4. 💡 “H100s”问题是人为捏造
    • 解释：是由于Alexandr Wang误读和误解他人的推文所致。
  5. 💡 苹果在新iPhone上进行类似操作有诸多好处
    • 解释：有成本效益、能增强隐私和安全、有助于提升设备性能和效率、可增强市场竞争力、能促进创新和功能扩展。

金句与有趣评论

  1. “😂 This headline is so misleading.”
    • 亮点：直接指出标题的误导性，开启了关于这一话题的讨论。
  2. “🤔 They pretty much replicated one use case using the RL on a very small model.”
    • 亮点：具体解释了研究人员的成果并非像标题表述的那样。
  3. “👀 The "H100s" issue is a completely made up problem due to Alexandr Wang misreading and misunderstanding someone else’s tweet.”
    • 亮点：揭示了一个被认为是捏造的问题背后的原因。
  4. “😎 Remember that LLMs are not the endgame.”
    • 亮点：改变对人工智能发展方向的固有认知。
  5. “😏 DeepSeek’s open - source nature and lower computational requirements could enable more on - device AI processing, aligning with Apple’s privacy - first approach.”
    • 亮点：提出了苹果与DeepSeek合作的优势所在。

情感分析

总体情感倾向为质疑和探讨。主要分歧点在于伯克利研究人员以30美元重现DeepSeek R1这一成果的真实性和意义。可能的原因是大家对人工智能技术的理解程度不同，以及不同立场（如商业竞争中的不同阵营、技术发展的不同方向关注者等）导致对这一事件的看法差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：中国在AI低量化训练方面的潜力、星门项目用于用视频等输入训练下一代模型。
  • 潜在影响：如果类似低成本重现大型模型的成果是真实可行的，可能会对人工智能相关的商业格局产生冲击，例如英伟达等公司的市场地位；也可能影响人工智能在不同领域（如医疗保健）的应用发展方向。

详细内容：

标题：伯克利研究者以 30 美元复制 DeepSeek R1 引发的热议

近日，Reddit 上一则关于伯克利研究者以 30 美元复制 DeepSeek R1 的帖子引起了广泛关注。该帖子链接为：https://techstartups.com/2025/01/31/deepseek-r1-reproduced-for-30-berkeley-researchers-replicate-deepseek-r1-for-30-casting-doubt-on-h100-claims-and-controversy/ ，获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对复制成果的准确性和意义的质疑，以及对相关技术发展和市场影响的探讨。

文章将要探讨的核心问题是：这种低成本的复制是否能真正动摇 H100 的地位，以及它对整个行业意味着什么。

讨论焦点与观点分析

有人认为这个标题具有误导性，因为只是在非常小的模型上复制了一个用例，并非真正全面的复制。比如有人说：“他们几乎只是在一个非常小的模型上使用 RL 复制了一个用例。这不算差，但这还不到 R1 中 270 个专家中的一个专家的成果。”

也有人指出，如果记得没错，这不是提炼，而是使用相同的 GPRO 算法和单个数据集进行微调。

还有人问道：“我大致了解微调是如何工作的。我以为提炼是微调的一个花哨的词。那提炼过程是什么？”

有人表示：“所以 8K？”

有人质疑是否发布了论文，并希望能有关于这个过程的技术论文。

有人认为这完全是误导，运行单个模型与训练是完全不同的。

有人认为 H100 的问题是完全虚构的，是由于某人误读和误解了别人的推文。

有人期待在医疗保健方面的进步，认为这将改变世界。

有人认为大型语言模型不是最终目标，未来几年会有很多不同的用例和变革。

有人认为多模态模型是最终目标。

有人认为最终的模式可能是同一网络中的不同类型的模型，通过高阶网络连接。

有人更关注那些可能带来更多危害而非好处的情况。

有人认为美国和中国在 AI 方面展开竞争，中国的 DeepSeek 展示了美国的制裁方式没有效果。

有人认为 OpenAI 仍然具有比微软投入更多的价值。

有人指出 DeepSeek 的 AI 模型在成本效率、隐私安全、性能效率等方面具有优势，苹果集成可能带来诸多好处。

有人表示在价格战期间，政治因素开始分散其注意力。

有人认为 30 美元无法长期运行 R1 进行复制，就像用 10 美元和一根金属棒造不出汽车。

有人觉得可以很便宜地复制现有的大型语言模型，但训练原始模型是昂贵的。

有人指出较小的模型在 80%的情况下几乎相似，但那 20%的额外部分才是真正重要的。

有人认为 NVIDIA 是市场上的无意义恐慌，是买入信号。

有人认为星门项目是为了在视频和其他输入上训练下一代模型，而不仅仅是基于文本。

讨论中的共识是大家都对这一复制成果的实际意义和影响持有不同程度的怀疑和谨慎态度。一些独特的观点，如关于不同模型特点和未来发展方向的讨论，丰富了整个讨论的深度和广度。