主要观点总结
文章主要围绕DeepSeek R1的开源及其对市场的影响进行阐述,同时提及知识工作者在现阶段可能更有价值的模型。文章分为两部分,首先是关于DeepSeek R1的介绍和其带来的变革,其次是对另一个模型的介绍和其带来的更大价值。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek R1的开源及其影响
文章首先介绍了DeepSeek R1的开源情况,强调了其将顶尖AI技术向大众开放的重要性。DeepSeek R1的开源打破了以往“闭源能力大于开源”的局面,为市场注入了新的活力,让更多人有机会参与到AI技术的创新和应用中来。
关键观点2: DeepSeek R1的实际应用效果
作者通过实际测试DeepSeek R1的效果,发现其写宋词的能力非常出色,展示了该模型在实际应用中的表现。
关键观点3: 另一模型的价值
文章随后转向另一个模型,强调在日常高频实际应用中它带来的震撼更大,对现阶段知识工作者的价值可能比R1还要高。
正文
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再高频使用这些写作流程时,我既没有等待的焦虑,也没有成本的负担了。哈哈。
DeepSeek R1 的开源,就像是原本只有少数 「超能力者」 才能掌握的强大力量,突然间向所有人开放了。这件事清晰传递给大众一个信息——顶尖的 AI 技术不再是少数公司的专属,开源社区也能做出非常厉害的成果。
DeepSeek R1 的开源打破了以往「闭源能力大于开源」、「模型的价格和能力注定正相关」的局面,为市场注入了新的活力,让更多人有机会参与到 AI 技术的创新和应用中来。
我用 DeepSeek R1 做了一些测试,结果相当惊艳。比如我发现,R1 写宋词写得真不错。
不过今天,我们先将目光转向另一个模型,因为在我日常高频的实际应用中,它带来的震撼更大。作为知识工作者,我相信在目前这个阶段,它对你的价值可能比 R1 还要高。