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DeepSeek学习笔记(3)——做游戏看能力

结构先声  · 公众号  ·  · 2025-03-11 17:00

正文

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上期文章对DeepSeek AI团队所发表三篇重要学术文章进行了进一步的深入学习,包括LLM基础模型、V3混合专家模型和R1强化学习模型的关键技术,得到如下结论:

1、DeepSeek所达到的能力和所采用的高度开源方式源于其开发团队从开源社区中吸收的营养与培养的理想,正如其创始人梁文峰所言,源于纯粹的“好奇心”;

2、DeepSeek大语言模型的高性价比源于其不得不考虑的成本因素,所以在减少监督学习和算法优化方面产生了大量创新性成果,体现出了一个被反复验证的成功规律:“心想事成”;

3、DeepSeek利用RL强化学习提升大语言模型推理能力的成功经验告诉我们,AI的能力进步与人的学习进步或马戏团驯兽方法都是类似的,就是建立“正向奖励机制”。





本期文章我们做几个有趣的实验,体现一下DeepSeek的能力。

AI是否具备智慧




AI具备智慧吗?


DeepSeek: 人工智能(AI)并不具备真正的智慧,...


智慧是什么?


DeepSeek: 智慧通常指在知识、经验、理解力和判断力的基础上,能够深刻洞察事物本质、做出合理决策并有效解决问题的能力,...

我们再实际测试一下DeepSeek:

自然语言中包含了人类对世界的认识和所总结的逻辑规律,所以AGI大语言模型具备自身逻辑并能理解人类逻辑并不奇怪。上述对话体现出,当你的语言表达缺乏逻辑时,DeepSeek仍然能从中找出一定的逻辑性并进行逻辑引导。AI是否已具备深刻洞察事物本质、做出合理决策并有效解决问题的能力?答案是肯定的!


AI是否会犯错


在DeepSeek中做如下问答:

2.png

DeepSeek首先进行了建筑结构基于性能设计、桥梁工程基于性能设计、抗震设计相关项目、抗风设计相关项目、综合类项目和青年科学基金项目分类,然后每个类型中分别罗列了3~4个项目,并详细给出了项目名称、项目编号、负责人(隐去)、依托单位、研究内容和成果。检索到的内容非常专业和详实,书写形式也已经达到了可以直接采用的水准。

为了得到进一步的信息,再将“国家自然科学基金委员会”修改为“科学和技术部”继续与DeepSeek进行问答:

3.png

这时就发现问题了,检索结果内容几乎完全一样,只是项目编号发生了变化。经查询2018YFC0705700为 “十三五”国家重点研发计划“绿色建筑及建筑工业化”重点专项“高效节地立式工业建筑结构体系研究与示范应用”;而从国家自然科学基金委员会网站得到51778407的查询结果如下:

4.png

应用其他大语言模型进行查询,也出现了类似信息不准确的情况,而DeepSeek的表达形式最为“言之凿凿”。可以看出,由于第三代AI大语言模型所基于的概率统计基本数学原理,通过大语言模型获得精准性信息在可预见的未来都将是困难的。







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