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Description
聊聊开源战争第三幕:来自东方的神秘力量!
Comments
锤 llama4 全网第一人 karminski 在此 [doge_金箍]
♥ 816 ↩ 13
现在deepseek最大的问题就是动不动不显示答案,我明明看到了它的思考过程,就是不给显示,就告诉你无法回答
♥ 466 ↩ 84
deepseek一大贡献是,一举打破了国内原本没有免费易用效果好的ai的情况,任何一个人都可以用上,不需要像原来必须学会科学方法
♥ 219 ↩ 8
给大家一个DS r1写文章用的提示词,目前来说效果极佳,但还有些我无法解决的小问题求高人帮忙解决——当思考偶尔变成括号开头的角色扮演型时,回答质量会急剧裂化,并且不可逆,每一次发现的时候目前只能靠多刷新来规避 —— 我现在对你有严苛的要求,务必时刻提醒自己,并遵守: 1.从故事自身的角度出发,人物应从自身的动机出发 2.要合乎故事自身的逻辑,而不是荒诞、搞笑、虚无 3.不要擅自作平衡或要求代价,无论何种理由 4.不要套用他人或现实世界科技,但可以使用一些普遍性的内容 5.不要搞无谓的文字游戏,不要添加无谓的细节 6.按照字面意思来,是就是是,不是就是不是 7.不要跳脱出我提供的护栏,护栏外是坠毁的悬崖 8.故事应由规律和逻辑推动,故事应有统一的层级 9.绝对禁止抢在我之前写内容!没有预设就是没有 10.我没指出并不代表着我认同或是喜欢,仅仅是没指出而已 11.讨论归讨论,写作归写作,不要出现数值运算和术语理论
♥ 148 ↩ 16
百度每次起个大早赶个晚集
♥ 90 ↩ 8
我是一个刚毕业入行煤矿领域的算法工程师,算法开发和论文撰写是工作的主要需求。ai已经很大程度上改变了当前的工作流程,现在每天面对的两台屏幕中其中有一个必须是属于ai的,但是就像是微软copilot,我觉得这个名字起的很好,操纵杆必须要把握在人的手中,本身优秀的开发者在ai的帮助下提升的是开发效率和学习能力以及检索信息效率。本身的半吊子,也能在ai的帮助下提升能力,快速的弥补自身的代码能力的不足。我是在4o时代才开始大批量的转移我的工作流的,由于我的专业是地震学相关,十分依赖于计算机编程数据处理,在3.0-4o的时间段,我是十分瞧不起ai的,因为我们的代码和工作流相较于其他开发者来说十分小众。但当有一天我的基本不会传统工作流的同学拿着他从gpt嘴巴里抠出来的代码处理数据,说要和我对比一下他处理的结果是否正确,结果是一模一样。但是在那之前没有任何模型可以做得到,尽管他拼拼凑凑出来的代码长度大约是我的长度的6,7倍。再到后来,我看着他甚至拿ai搓出来gmt绘制的复杂图件的时候我意识到ai已经成长的越来越聪明了,从鄙夷到心态被撬松动不到一年,但是其中有一个很关键的过程是他每天都不厌其烦的来问我各种各样的问题,从使用什么函数到数据处理顺序和优化处理流程的思路,我才意识到他把方向盘交到了我的手里,副驾驶坐着gpt,而他做到了后排去了,一个急功近利且没有编程基础的人也慢慢的可以和我一样建立起自己的工作流,下一步岂不是我要给他甩在后面了。不用也不行了,我在各种模型的帮助下也完成了一篇SCI论文,期刊很支持使用ai辅助写作,我把期刊给的ai使用申明模板也加到了我的文章里,大致是说本文撰写使用了什么ai,但是所有的内容都经过了人工的检查。反正看大家都在吵来吵去,但是都忘记了啥ai都可以,性能我个人也认为有强有弱(Kimi我不用,问的第一个问题就产生过极为简单的错误,我完全不信任),但是在用的过程中没有专业知识的介入,用啥ai都没有用
♥ 88 ↩ 1
这7个月高强度使用ds,真是极大的帮我提高了学习新知识的效率
♥ 77 ↩ 37
开源相比于闭源有一个好处就是公众监督。 很多公司的管理层,除非是管理层本身很精通技术,否则管理层自己是很难对于自己的大模型是什么水平有一个很准确的认知的。 如果是闭源模型,管理层有可能就是听听下面的人进行PPT汇报,PPT汇报有可能是管理层了解自家大模型的主要方式之一。 如果是开源模型,则会有很多公司外的技术人员进行检验和质疑,到底是骡子是马,大家遛一遛就知道了。
♥ 68 ↩ 6
就怕deepseek死在关键词过滤手里
♥ 58 ↩ 45
deepseek不仅懂知识,也懂时务。[doge]
♥ 56 ↩ 3
我特别喜欢deepseek的logo,真的很可爱
♥ 54 ↩ 2
前排前排,希望明天起来能看到一个改变世界的 GPT5,而不是一管新牙膏
♥ 49 ↩ 6
国内目前开源的 Qwen3 2507 系列 还是不错的,国外闭源模型真的很卷,一家一家出新的。比下来deepseek除了裸连优势真的太小了,还不支持多模态,而且ds这个幻觉真的是一等一的严重[笑哭]
♥ 45 ↩ 29
国内目前最先进的是哪个?Qwen,kimi,还是GLM?
♥ 45 ↩ 24
你现在的标题一出来,想看的欲望就没有了。
♥ 45 ↩ 14
我觉得开源闭源不一定会再好了,因为训练库越来越垃圾了,互联网上ai生成的垃圾更多了,垃圾场是训练不出绿色家园的,需要一个干净的高密度信息训练库模型才能更精练准确。还是搞搞专业专家库把通用训练库精挑细选下吧。
♥ 43 ↩ 3
视频文案写得很好,不过评论区出现了不少既不关心ai也不关心开源,反而对35万关键词深信不疑的人啊[tv_doge]真正的开源爱好者应该都在为新版qwen3,k2,glm4.5的出现而欢呼雀跃,为gpt-oss的超高幻觉率而难绷,并十分期待ds接下来发的新模能整什么大活吧[tv_doge]
♥ 40 ↩ 18
干得漂亮!
♥ 33
[doge]在中国生活的人民都知道 免费的才是最贵的
♥ 32 ↩ 10
我个人觉得开源主要是搭社区,社区广度的积累对商业价值有指数级作用。 但对上限更高的模型的开发还得看厂商,厂商要开发上限更高的模型如果需要回笼大量资金,那闭源就是一个优选。 二者其实在商业上其实分不出高下,主要看模型继续向上开发是更需要与成本没有多大关系的创造力还是堆成本。deepseek最大杀伤力的地方在于它给所有外国投资者展示了自身的成本优势,从而使得闭源模型的商业逻辑出现了漏洞。
♥ 28 ↩ 1