深度求索(
DeepSeek
)是近期最热的话题之一,这家中国公司发布的人工模型DeepSeek R1 引发了AI人工智能领域的“地震”。
本期节目,学人播客团队邀请到人工智能领域的青年专家
潘昱杉,他曾在欧洲求学、科研十余年,又在美国业界任职,现担任中国西交利物浦大学计算机系的助理教授。求学、科研、任职、执教…他与人工智能深度接触的这些年,也是人工智能改变时代的一段历程。
除了医疗、教育和心理健康这些具体领域的新可能,AI还牵动着还有商业模式、产业迭代和国际竞争的大问题,甚至,它引发了重新定义“智能”的畅想和焦虑。
我们将与潘昱杉教授一起来探讨,Deepseek 在技术上有那些进步,它与 Chatgpt 有何异同,以及我们作为普通人将如何面对 AI带来的浪潮。
潘昱杉,西交利物浦大学智能工程学院助理教授、博士生导师。奥斯陆大学博士,曾任挪威科技大学研究员、高级研究员(终身岗),美国参数技术公司技术顾问。研究兴趣主要围绕人工智能与人机交互交叉学科展开,包括人工情感智能、认知人工智能与智能交互、信息融合技术、高光谱图像与人机交互安防方向、嵌入式软件工程。
从我的角度来看,DeepSeek 在多个领域展现了强大的能力,整体上它的表现值得肯定。DeepSeek的开源策略、高效训练方式以及多领域的优异表现,让它迅速成为了国内外关注的焦点,也吸引了全球 AI 公司的密切关注。
DeepSeek的出现,在一定程度上改变了之前大语言模型“大力出奇迹”这一模式。它的低成本、高效率训练方式,使得 AI 产业重新思考,是否真的需要巨量数据、超大算力才能训练出优秀的 AI 模型。DeepSeek 让我们看到了另一种可能性,即通过优化算法结构、调整神经网络的连接方式,使 AI 以更接近人类认知的方式去处理信息。
AI是否会改变人才培养模式?目前,我们的教育体系在推动“AI+X”(AI结合各学科)模式时,很多学科误以为应该学习大量AI知识,比如机器学习、强化学习等。但在我看来,这并不是必要的。尽管AI可能会提高入门门槛,因为我们不仅要掌握自己的专业知识,还需要具备一定的AI应用能力。但这并不意味着每个人都需要掌握AI算法,而是应该更关注如何实践性地使用AI,让AI成为工具,以便更精准地服务本专业的发展。毕竟,AI的核心开发仍然是计算机科学的工作,而其他专业的从业者,只需要理解AI的能力,并会使用它即可。
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Deep Seek为什么成为今天的热门话题?
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Deep Seek与CHA GPT有什么区别?
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