拾象科技閉門討論：86 條 DeepSeek 的關(guān)鍵思考

比技術(shù)更重要的是愿景。

原標(biāo)題：拾象科技閉門討論：86 條 DeepSeek 的關(guān)鍵思考
文章來源：Founder Park
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DeepSeek：一場閉門討論會(huì)揭秘神秘東方力量

DeepSeek-R1 的橫空出世，迅速引發(fā)全球AI社區(qū)的關(guān)注，但關(guān)于DeepSeek 的高質(zhì)量信息卻相對(duì)匱乏。2025年1月26日，一場由拾象創(chuàng)始人兼CEO李廣密組織的DeepSeek閉門討論會(huì)，匯聚了數(shù)十位頂尖AI研究員、投資人和一線從業(yè)者，對(duì)DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)、組織文化及未來影響進(jìn)行了深入探討。本文總結(jié)了該討論會(huì)的要點(diǎn)，旨在揭示DeepSeek的部分面紗。

1. DeepSeek的核心與優(yōu)勢

1. DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒是核心人物，技術(shù)實(shí)力雄厚。2. DeepSeek 的成功在于率先復(fù)現(xiàn)MoE、o1等技術(shù)，但仍有很大提升空間。3. DeepSeek 長上下文能力提升迅速，常規(guī)方法即可實(shí)現(xiàn)10K上下文窗口。4. DeepSeek 算力規(guī)模可能低于外界預(yù)期，注重合規(guī)，未采購任何不合規(guī)GPU。5. DeepSeek 專注于單一方向（推理），放棄多模態(tài)等，將重點(diǎn)放在“push智能”上，而非單純服務(wù)于人，這可能是其成功的關(guān)鍵。6. DeepSeek 作為“黃埔軍校”，對(duì)人才培養(yǎng)貢獻(xiàn)巨大，其商業(yè)模式或與量化投資有關(guān)。7. DeepSeek在技術(shù)層面注重節(jié)約硬件成本，在多個(gè)擴(kuò)展方向上都展現(xiàn)了成本控制的技巧。

2. 探索者與追趕者：算力與效率的博弈

8. AI發(fā)展類似階躍函數(shù)，追趕者算力需求遠(yuǎn)低于探索者。9. 探索者需要大量算力進(jìn)行模型探索和算法創(chuàng)新，而追趕者更關(guān)注效率提升。10. 小公司因算力有限，更注重效率；大公司則更關(guān)注模型快速迭代和穩(wěn)定性。11. 國內(nèi)下一個(gè)追趕方向可能是多模態(tài)，因?yàn)楹Ｍ釭PT-5遲遲未發(fā)布。

3. DeepSeek的技術(shù)細(xì)節(jié)

12. DeepSeek 最大的震撼在于無需進(jìn)行大量有監(jiān)督微調(diào) (SFT)，尤其在推理層面。13. DeepSeek-R1巧妙地利用RLHF生成數(shù)據(jù)，再進(jìn)行SFT蒸餾，提升了效率。14. DeepSeek 在數(shù)據(jù)標(biāo)注上非常重視，這可能是其模型效率高的關(guān)鍵因素之一。15. 蒸餾技術(shù)雖然能提升效率，但可能導(dǎo)致模型多樣性下降，限制模型上限。16. DeepSeek 的過程獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制 (Process Reward) 值得進(jìn)一步研究，其有效性及避免獎(jiǎng)勵(lì)劫持 (Reward Hack) 的方法仍需探索。17. DeepSeek對(duì)過程獎(jiǎng)勵(lì)的探索，表明了對(duì)模型推理過程的關(guān)注，但過程監(jiān)督可能存在上限。

4. DeepSeek的影響與未來

18. DeepSeek 的出現(xiàn)挑戰(zhàn)了英偉達(dá)和OpenAI的敘事，引發(fā)了對(duì)算力需求變化的重新思考。19. DeepSeek 的開源策略對(duì)閉源模型構(gòu)成挑戰(zhàn)，但兩者目前處于共存狀態(tài)。20. DeepSeek 的出圈提升了中國AI的國際影響力，縮短了與美國AI的差距。21. 未來AI發(fā)展可能呈現(xiàn)分化趨勢，新的架構(gòu)、RL算法和產(chǎn)品形態(tài)將不斷涌現(xiàn)。22. DeepSeek的成功，證明了在有限算力下，通過高效的工程能力和技術(shù)創(chuàng)新，同樣可以取得突破性進(jìn)展。23. DeepSeek 的長期影響有待觀察，但其對(duì)AI領(lǐng)域帶來的沖擊是毋庸置疑的。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。