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創(chuàng)澤機(jī)器人
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DeepSeek開(kāi)啟AI算法變革元年-二十天DAU達(dá)到了2161萬(wàn),發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型

來(lái)源:甲子光年智庫(kù)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/2/6   主題:其他 [加盟]

人工智能的技術(shù)能力已經(jīng)到了一個(gè)拐點(diǎn),即從技術(shù)能力驅(qū)動(dòng)向需求應(yīng)用驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。隨著技術(shù)能力的提升,技術(shù)進(jìn)化引發(fā)經(jīng)濟(jì)進(jìn)化, 從舊范式抵達(dá)新范式。如今人工智能的發(fā)展已經(jīng)處于從第三階段向第四階段過(guò)渡的時(shí)期。人工智能的能力成長(zhǎng)歷程已經(jīng)足夠長(zhǎng),到了尋找需求的戰(zhàn)略拐點(diǎn)。

一、AI發(fā)展到戰(zhàn)略拐點(diǎn):從技術(shù)驅(qū)動(dòng)到需求驅(qū)動(dòng)

先給大家科普一下,AI可不是一夜之間冒出來(lái)的,它已經(jīng)發(fā)展了快七十年啦!從開(kāi)始的簡(jiǎn)單功能,到現(xiàn)在能感知、認(rèn)知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行,甚至未來(lái)還要符合人類(lèi)情感、倫理和道德觀念,這變化可太大了。以前AI主要是靠技術(shù)能力提升來(lái)發(fā)展,但現(xiàn)在不一樣了,它已經(jīng)到了一個(gè)關(guān)鍵時(shí)期,就是從技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向需求應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。就像咱們小時(shí)候?qū)W走路,一開(kāi)始靠扶著慢慢學(xué),現(xiàn)在長(zhǎng)大啦,得自己跑起來(lái),去滿(mǎn)足各種各樣的需求。

二、算力拐點(diǎn):DeepSeek打破傳統(tǒng)認(rèn)知

大家都知道,AI訓(xùn)練需要強(qiáng)大的算力,以前大家都覺(jué)得算力越大越好。但DeepSeek一出現(xiàn),這個(gè)觀念就被打破了!它通過(guò)優(yōu)化算法架構(gòu),用更少的GPU(或者其他AI芯片)就能達(dá)到同樣的效果。比如,DeepSeek-R1通過(guò)重新設(shè)計(jì)訓(xùn)練流程,用少量SFT數(shù)據(jù)加上多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí),不僅提G了模型準(zhǔn)確性,還大大降低了內(nèi)存占用和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。這就相當(dāng)于以前跑100米需要10個(gè)人拉車(chē),現(xiàn)在只要1個(gè)人就能搞定,而且速度還不慢。這可太厲害了!

三、數(shù)據(jù)拐點(diǎn):大模型參數(shù)量分化

以前AI模型的參數(shù)量一直往上飆,越大越好。但2025年發(fā)布的模型開(kāi)始分化了,有G參數(shù)量的,也有低參數(shù)量的。低參數(shù)量的模型更適合本地化部署到AI終端運(yùn)行,比如手機(jī)、智能汽車(chē)、人形機(jī)器人等。這就像是以前大家覺(jué)得房子越大越好,現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)小戶(hù)型也挺香的,住起來(lái)方便,還省心。

四、技術(shù)路徑循環(huán):算法創(chuàng)新重回舞臺(tái)

AI技術(shù)創(chuàng)新一直在圍繞算力、數(shù)據(jù)、算法這三個(gè)核心要素轉(zhuǎn)圈圈。2022年是算法創(chuàng)新年,ChatGPT一出,Transformer架構(gòu)火遍;2023年數(shù)據(jù)創(chuàng)新唱主角,數(shù)據(jù)合成、標(biāo)注成了熱點(diǎn);2024年算力創(chuàng)新大爆發(fā),超萬(wàn)卡時(shí)代來(lái)臨。而2025年,又輪到算法創(chuàng)新啦!DeepSeek的R1-zero模型完全基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,不靠監(jiān)督訓(xùn)練或人類(lèi)反饋,自己就能學(xué)習(xí)提升性能。這就像是一個(gè)孩子,以前需要大人手把手教,現(xiàn)在自己就能摸索著學(xué)會(huì)了,厲害不厲害?

五、算法變革開(kāi)啟:非Transformer架構(gòu)崛起

除了Transformer架構(gòu),現(xiàn)在還出現(xiàn)了非Transformer架構(gòu)的算法模型,比如LFM(Liquid Foundation Model)。這種模型用液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算單元基于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論、信號(hào)處理和數(shù)值線性代數(shù),小巧便攜,還能直接部署在手機(jī)上。這就像是以前大家只開(kāi)燃油車(chē),現(xiàn)在新能源車(chē)來(lái)了,不僅環(huán)保,還更方便實(shí)用。

六、AI超級(jí)產(chǎn)品誕生:DeepSeek成新寵

2024年AI超級(jí)應(yīng)用的頭把交椅換得飛快,每個(gè)季度都有新變化。但到了2025年,DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶(hù))就達(dá)到了2161萬(wàn),超過(guò)了ChatGPT發(fā)布之初的數(shù)據(jù),妥妥的AI超級(jí)應(yīng)用。這就像是一個(gè)新晉網(wǎng)紅,一下子就把大家的目光都吸引過(guò)來(lái)了。

七、AI普惠應(yīng)用:DeepSeek的“小米模式”

DeepSeek從一開(kāi)始就走“價(jià)格屠夫”路線,挑戰(zhàn)OpenAI的G價(jià)策略,讓更多的開(kāi)發(fā)者能用上G性能的模型。這就像是小米手機(jī)剛出來(lái)的時(shí)候,用G性能、低價(jià)格直接挑戰(zhàn)國(guó)際大牌,讓普通人都能用上智能手機(jī)。DeepSeek還開(kāi)源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,能實(shí)現(xiàn)性?xún)r(jià)比更G的模型推理能力,讓AI技術(shù)更加普惠。

八、AI競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入G2時(shí)代

2025年1月,特朗普上臺(tái)后廢除了拜登政府的AI政策,要求制定新的“人工智能行動(dòng)計(jì)劃”。DeepSeek的出現(xiàn)和美國(guó)政商各界的反應(yīng),都將成為特朗普政府制定計(jì)劃的重要參考。這就像是兩個(gè)大國(guó)在賽跑,DeepSeek的出現(xiàn)讓這場(chǎng)賽跑更加激烈了。

九、DeepSeek的未來(lái)展望

小伙伴們,DeepSeek的出現(xiàn)可不是偶然的。它代表了AI技術(shù)從單純追求性能,到追求性?xún)r(jià)比、普惠性的轉(zhuǎn)變。未來(lái),DeepSeek可能會(huì)在更多L域大放異彩。比如在醫(yī)療L域,它可以幫助醫(yī)生更快地診斷疾病;在教育L域,它能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案;在工業(yè)L域,它可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)流程,提G效率。總之,DeepSeek的潛力無(wú)限!

2025年是AI算法變革的元年,DeepSeek就是這場(chǎng)變革的先鋒。它不僅改變了AI的訓(xùn)練方式,還推動(dòng)了AI技術(shù)的普惠化。



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AI大模型賦能B端應(yīng)用,GROI場(chǎng)景將率先爆發(fā)-Agent 有望成為 B 端應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

G ROI 場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場(chǎng)景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對(duì)效率提升的明確需求,能帶來(lái)可量化的投資回報(bào)

中國(guó)工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告-工業(yè)大模型服務(wù)的平臺(tái)化趨勢(shì),形成了以垂直行業(yè)大型、智能體、小模型和機(jī)理模型為主的平臺(tái)化調(diào)用方案

大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運(yùn)營(yíng)方面,如知識(shí)問(wèn)答和輔助設(shè)計(jì)等,這些場(chǎng)景具有一定的容錯(cuò)能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,其在工業(yè)L域的應(yīng)用將更加廣泛和深入

AIGC實(shí)踐案例集錦:對(duì)話先行者,洞見(jiàn)新未來(lái)-AIGC產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化落地生態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)

中美AIGC技術(shù)在代碼研發(fā)、知識(shí)管理&內(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷(xiāo)售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場(chǎng)景的落地進(jìn)展迅速,展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)L域的商業(yè)潛力

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探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長(zhǎng),技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場(chǎng)景多元化探索,初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速,理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個(gè)重要趨勢(shì)進(jìn)行了深度分析

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生成式AI技術(shù)正以其獨(dú)特的能力,為零售電商行業(yè)帶來(lái)革命性的變化,能夠提升運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化

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AI行業(yè)深度報(bào)告模型能力向上價(jià)格向下應(yīng)用繁榮-應(yīng)用層成本下行推動(dòng)創(chuàng)新;在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景

在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景,在代碼輔助、營(yíng)銷(xiāo)與客戶(hù)管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場(chǎng)景落地較好;C端軟件應(yīng)用方面,web端流量較年初增長(zhǎng)138%

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面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索

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