一家中国AI公司的开源模型引发了全球AI圈的地震！
DeepSeek的R1模型一经发布，就掀起了一场轩然大波。但在这场喧嚣背后，却弥漫着太多的误解和偏见。
19岁就获得博士学位、前Stability AI研究主管Tanishq 忍不住了，他直指这场风波中的五大谎言，揭开了这场AI恐慌的真相。
博士忍不住了，他直指这场风波中的五大谎言，揭开了这场AI恐慌的真相。
误解一：突然冒出来的可疑公司？
这个说法简直让人哭笑不得。
事实上，DeepSeek早在2023年11月就发布了业界领先的编程模型DeepSeek-Coder。整整一年来，他们稳扎稳打，不断推进技术创新。
看看这张进度图就知道了：
误解二：600万美元造不出这么强的模型！
这个质疑更有意思了。
根据DeepSeek-V3论文披露的数据：
论文中提到的550万美元仅仅是最终训练的成本。这还不包括：
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前期大量的实验成本
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研究人员高达百万美元的年薪
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R1模型额外的强化学习训练费用
误解三：这是NVIDIA的末日？
这种说法简直是天方夜谭！
Tanishq博士表示，这完全是对算力扩展规律的误解。更高效的模型意味着同样的算力能发挥更大的价值，但并不意味着更多算力就没用了。
lee(@LeeLeepenkman) 补充道：「NVIDIA现在获得了更好的算法来运行他们的机器，可以用相同的硬件进行更高价值的计算。」
误解四：抄袭美国公司？
事实恰恰相反！DeepSeek带来了多项重要创新：
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多潜在注意力机制：比传统的多头注意力更节省内存，性能更优
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GRPO可验证奖励：创新的强化学习方案
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DualPipe：全新的多GPU训练方案，大幅提升训练效率
误解五：靠吸取ChatGPT的知识？
美国政府AI顾问David Sacks和OpenAI都提出了这个质疑。但问题在于：
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如果使用公开数据集，这完全是合法的
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R1模型的推理能力完全是自己的创新，因为o1的思维链过程从未公开过
Brandon Starks(@brandamnnnn)指出：「现在的战场在软件层面。想要赢的软件公司，都会想要获得最好的工具。这并不复杂。」
这场风波告诉我们：技术创新不分国界，而恐慌往往源于误解。
与其陷入无谓的争论，不如关注DeepSeek带来的技术突破。
最后，Magnus Ahlden 说到：
人们总是倾向于把它简单地看作『中国版拷贝』，而不是承认这个版本背后有多少伟大的创新。
（文：AGI Hunt）