這篇文章的核心意思就是
我們掌握著一些竅門，可以提升回答質素的那些，我們早就實踐，而且怕被快速追上，所以把他們閉源了
但是這些訣竅被中國人自己研究出來了
還有一些技巧，早就可打破一味堆算力的瘋狂勢頭，但是為了保護美國七巨頭現在
極好的股票上升勢頭。我們把它們擱置了，ds一出，我們不得不把低成本部署的算法都拿出來準備實施了
現在的問題就是，一直靠堆算力堆數據堆電力就能到達AGI的幻境破滅了
投資人的狂熱消散了。起碼第一波狂熱終於被點破了
※ 引述《Lushen (pttlushen)》之銘言：
: OpenAPI 的 Chief Research Officer (首席研究員)
: Mark Chen 2025/01/29 凌晨發了一波推文評價 Deepseek R1 的論文
: https://i.imgur.com/A73X07x.png
: https://i.imgur.com/rjDczVH.png
: 恭喜 DeepSeek 產出了一個 o1 級別的推理模型！他們的研究論文顯示，他們獨立發現了
: 一些我們在通往 o1 道路上所找到的核心理念。
: 不過，我認為外界的反應有些過度，特別是在成本相關的敘事上。擁有兩種範式（預訓練
: 和推理）的一個重要影響是，我們可以在兩個軸向上最佳化能力，而不是只有一個，這將
: 帶來更低的成本。
: 但這也意味著我們有兩個可以擴展的軸向，而我們計劃在這兩個方向上都積極投入算力！
: 隨著蒸餾（distillation）技術的成熟，我們也看到降低成本和提升能力這兩者之間的關
: 係越來越解耦。能夠以更低的成本提供服務（尤其是在較高延遲的情況下），並不代表能
: 夠產生更強的能力。
: 我們將持續改進模型的低成本部署能力，但我們仍對研究路線保持樂觀，並將專注於執行
: 計劃。我們很興奮能在本季度及今年內推出更優秀的模型！
: Congrats to DeepSeek on producing an o1-level reasoning model! Their research
: paper demonstrates that they’ve independently found some of the core ideas
: that we did on our way to o1.
: However, I think the external response has been somewhat overblown,
: especially in narratives around cost. One implication of having two paradigms
: (pre-training and reasoning) is that we can optimize for a capability over
: two axes instead of one, which leads to lower costs.
: But it also means we have two axes along which we can scale, and we intend to
: push compute aggressively into both!
: As research in distillation matures, we're also seeing that pushing on cost
: and pushing on capabilities are increasingly decoupled. The ability to serve
: at lower cost (especially at higher latency) doesn't imply the ability to
: produce better capabilities.
: We will continue to improve our ability to serve models at lower cost, but we
: remain optimistic in our research roadmap, and will remain focused in
: executing on it. We're excited to ship better models to you this quarter and
: over the year!
: : 喊得很大聲，做出來的不過就那樣

有點像仿製藥的歷史，軟體應該更難封鎖技術複製

好啦不然你推說要買啥啊

別造謠 門外漢就別亂評論