原贴链接

https://www.cnbc.com/2025/02/09/deepseeks-ai-model - the - best - work - out - of - china - google - deepmind - ceo.html（此为链接内容未翻译，原贴无实质文本内容）

讨论总结

本次讨论围绕谷歌Deepmind首席执行官对Deepseek的AI模型评价展开。该评价认为Deepseek虽为中国最佳工作成果，但炒作过度且无实际新科学进展。评论者从多个角度进行讨论，包括工程进步与科学进步的定义和区别、不同AI模型间的对比、成本效益、开源的意义、商业利益和地缘政治影响等，讨论热度较高且充满争议。

主要观点

  1. 👍 Deepseek的AI模型是工程进步。
    • 支持理由：很多人指出其在工程方面有成果，如训练和推理效率提升等。
    • 反对声音：部分人认为没有新科学进展不能算真正进步。
  2. 🔥 谷歌Deepmind的CEO言论存在偏见。
    • 正方观点：认为他是竞争对手公司领导，可能出于商业目的贬低Deepseek，且未展示新进展就评价不妥。
    • 反方观点：有人觉得他的评价合理，无争议只是有自我防卫感。
  3. 💡 工程进步与科学进步同等重要。
    • 解释：部分评论者强调不能仅以缺乏新科学进展就否定Deepseek的价值，工程进步也意义重大。
  4. 👍 Deepseek的模型开源是一种进步。
    • 支持理由：强调这对开放科学进步有推动作用，对普通人和开源社区有益。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  5. 🔥 不同AI模型各有优劣。
    • 正方观点：如在成本、性能、质量、是否开源等方面各有不同表现。
    • 反方观点：部分人认为存在对不同模型的过度炒作或错误认知。

金句与有趣评论

  1. “😂 All I hear is sourgraping.”
    • 亮点：简洁地表达出对谷歌Deepmind首席执行官言论是酸溜溜表现的看法。
  2. “🤔 DeepSeek takes advantage of many known science advances plus outstandingly efficient engineering and training on frontier model outputs in order to create a frontier - level model.”
    • 亮点：清晰阐述Deepseek利用已有科学成果进行高效工程和训练从而创建前沿模型。
  3. “👀 Science lags engineering.”
    • 亮点：提出科学与工程关系的新颖观点，引发思考。
  4. “😎 I don’t care much for “Authority” I care for results.”
    • 亮点：表达出不在乎权威，更看重实际结果的态度。
  5. “🤨 It might not be a marvel but it is free which 90% of the world needs.”
    • 亮点：指出Deepseek免费特性对大部分人的意义，即使不是了不起成果也可能因免费有价值。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对Deepseek模型支持和看好的积极情感，也有对谷歌Deepmind及其CEO质疑、反对的消极情感。主要分歧点在于对Deepseek的AI模型是否有新科学进展、是否被炒作以及谷歌Deepmind的CEO言论是否公正客观。产生分歧的可能原因包括不同的利益立场（如商业竞争、开源社区与闭源公司的立场区别）、对科学进步和工程进步定义理解的差异以及对AI模型评价标准的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于科学进步与工程进步的判定标准可能会引发更多深入讨论，以及不同AI模型在更多任务场景下的表现对比。
  • 潜在影响：影响公众对Deepseek和谷歌等公司AI模型的看法，可能对相关公司的市场策略、开源闭源策略以及AI技术发展方向产生影响，也可能促使行业对科学进步和工程进步的定义进行重新审视。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek 的 AI 模型，Reddit 上的热议与思考

最近，Reddit 上关于 DeepSeek 的 AI 模型的讨论十分热烈。一篇标题为“Deepseek’s AI model is ‘the best work’ out of China but the hype is ’exaggerated,’ Google Deepmind CEO says. “Despite the hype, there’s no actual new scientific advance.”的帖子引发了大量关注，相关内容链接为：https://www.cnbc.com/2025/02/09/deepseeks-ai-model-the-best-work-out-of-china-google-deepmind-ceo.html 。此帖获得了极高的关注度，点赞数众多，评论数也颇为可观，大家主要围绕着 DeepSeek 模型的创新性、科学性、成本效益以及其在行业中的地位等方面展开了激烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为 DeepSeek 主要是工程上的进步，比如在训练和推理的效率提升等方面。但也有人指出，不能忽视其可能带来的科学影响，比如在优化技术方面的创新。
  • 有用户分享道：“作为一名在人工智能领域工作的从业者，我亲身感受到 DeepSeek 模型对行业的冲击。它不仅降低了成本，还让更多人能够接触和使用先进的 AI 技术。”
  • 部分用户认为 DeepSeek 并非具有革命性的科学进步，而只是在已有技术基础上的优化和改进。例如，有用户说：“大多数事物在 Transformer 空间中都是工程上的进步，但通过训练越来越大的模型而发现的泛化作为一种新兴特性，在科学和数学上并没有得到支持。”
  • 然而，也有观点认为 DeepSeek 带来了重要的改变，如证明了在生产环境中使用 fp8/fp16 对于高效训练模型的重要性。
  • 关于成本方面，有人觉得 DeepSeek 虽然在某些方面具有优势，但与其他模型如 Gemini 相比，其优势可能并不明显。例如，有用户提到：“Gemini 闪存在价格上甚至比 DeepSeek V3 更便宜，而且在质量上也表现出色。”
  • 还有用户指出，DeepSeek 模型的开放性是其最大的优势之一，使得更多人能够参与到相关研究和应用中。

总之，Reddit 上关于 DeepSeek 的讨论展现了观点的多样性和复杂性。有人对其赞誉有加，认为是重要的突破；也有人认为其被过度炒作，实际创新有限。这场讨论让我们更全面地认识了 DeepSeek 模型在行业中的地位和影响。