专栏名称: 林毅没有v
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deepseek,与智能体!

林毅没有v  · 公众号  ·  · 2025-01-26 11:58

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老生常谈,每次算力优化都会有此类论点。模型智商、通用能力、成本降应用爆发等不赘述。


如果说大厂的模型是巨头的专属,那么ds则给出了“平民版”模型,让大模型不再只是巨头的游戏,所有企业,万众AI。巨头卷巨头的AGI,长尾们探索自己的“平民版”商业落地,这是nv英伟达乐于见到的。

看好模型平民化后应用、端侧持续繁荣。


另外,部分领域(如大语言模型)仍存在“越大越好”的趋势。若DeepSeek推动模型能力上限提升,可能刺激更大规模模型的研发,抵消单模型效率优化的收益。

训练成本居高不下: 即使推理效率提升,训练高效模型仍可能依赖大规模计算资源。若追求更高精度,训练阶段的算力消耗未必减少。(上游算力依旧看好)







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