过年了，本来以为是个很轻松的平常的春节，公司这边刚放假，家里也开始准备过年的，结果就在最近几天突然，DeepSeek又一次出现在我眼目前了，本来几周前也用过了，就觉得很智障的一个玩意，没想到突然又出现了，我原来想着是录个视频给一顿说道，后来想想，算了吧，有些事让子弹飞一会就好了，但还是做了一些相关的记录吧，就是纯个人认知上的一个记录，不喜勿看！
过年穿新衣
Deepseek过年期间不管是科技界，还是金融领域到底做了什么，这么让人瞩目？因为他足够的低成本足够的高效！
成本有多低？
时间成本：我们的deepseek前身是幻方量化一家金融性质的公司，到2023年7月份转投AI领域，创办了Deepseek公司，仅用一年半左右时间研发，就缔造了一个，可以匹敌全世界最牛的从2015年就开创的openAi公司的不断更新迭代的人工智能模型deepseek，时间成本只用了人家1/20！
人员成本：Deepseek 加上老板一共139人，OpenAi 研发人员1200人，厉害啊，人员成本只有人家的1/10!
研发投入资金：Deepseek 研发资金是558万美元，OpenAi 单单一个4o阶段研发费用高达7800万美元，厉害吧，又是1/10！
研发训练：那是我们不分昼夜计算机训练？我们计算机比美国人的计算机更有牛马精神，肯定不是啊，我们deepseek 只用了2048块H800GPU显卡，训练60天就可以了合计是278万个GPU小时，openAi呢，英伟达老黄说过，光4o阶段，8000块H100（比H800性能高出一倍，为啥不用Deepseek不用高级H100，因为H100被禁用了）训练90天，合计1728万个GPU小时， 278对1728，又只用了别人约1/6的训练时间就成功了！
综合说来：Deepseek 用了全世界最牛逼人工智能OpenAi公司的不到1/20 的研发时间，1/10的研发人数，1/10的研究资金，1/6的模型训练成本，就搞出来了可以超越别人的高科技人工智能！而且免费开源，就是交个朋友！这种事情，如果不是和美国人全世界最厉害的成功科技产品对标，放到普通行业产品里对比，那无疑就是在诈骗！
打个比方：你要买有一套别墅，通常过程是开发商要花钱买地，承建公司盖房，要招聘很多建筑工人，花费了好几年时间，把别墅搞好了价值800万！ 但是结果对面一家新开发商（以前炒股做量化投资的），告诉你只要注册个会员，就可以马上入住你心仪的房子，你问他们盖的房子买地花了多少钱，他们说就花了100块；问他们盖了多久，他们说1个月就盖好了；你问他们有多少人参与施工，他们说10个工人就够了！能住，还不收钱，就是交个朋友！你会怎么想？你觉得事实会发生吗？
那么deepseek到底是怎么办到呢？
目前看说法最多的是：数据蒸馏
目的是将复杂模型的知识提炼到简单模型。这一想法是通过已有的高质量模型来合成少量高质量数据，作为新模型的训练数据，从而达到接近于在原始数据上训练的效果。
伦敦大学学院（UCL）名誉教授和计算机科学家彼得·本特利在接受每经记者采访时表示：“这可能会对小机构的（研究）进展产生重大影响，这些机构不像OpenAI或谷歌那样拥有巨额预算。”
但这并不意味着，蒸馏技术就是一个十全十美的事物。王汉卿向每经记者表示，“我认识的（一线研究人员）基本没人搞（蒸馏）了。”目前优化大模型的方法是量化，比如降精度或是降缓存。DeepSeek-V3的技术报告也提到了使用FP8混合精度训练框架降低进度和通过压缩键值来降低缓存的方法。 据他解释，蒸馏技术存在一个巨大缺陷，就是被训练的模型（即“学生模型”）没法真正超越“教师模型”。早在2015年，诺奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）就提出了蒸馏（Distillation）这一思想，可以讲压根就不是什么新鲜玩意！只是现在没人去用了！因为有研究表明，通过蒸馏训练的模型总是受到其“教师模型”能力的限制，这会产生一种隐性天花板效应，无论蒸馏过程多么复杂，都无法真正超越原始模型的能力。当考虑到需要将能力扩展到新领域或应对以前从未见过的挑战时，这种限制就愈发成为问题！
现在知道了大概情况了，那再看看deepseek相关背景吧：
金融圈里的业内描述幻方量化是这样的：一堆数学物理计算机博士，放弃了研究火箭，量子力学，战斗机的机会，去大A炒股，结果干碎了一批又一批正经金融科班出身的相关从业者！
那么他们在股市金融这块口碑如何？算了，这块我就不去戳大A股民的痛点了！稍微炒股几年或者在金融领域从业的都知道，网上也有，不过估计这会应该被删除了很多，毕竟现在满屏都是溢美之词！
这件事如果写到这就没了，那是我不负责的发表内如，所以我把自己用之前和28号使用chatGPT和Deepseek用相同的问题，做了对比，并且贴出来大家看下就知道了：
刚 注册使用的时候，我是问了一个及其简单的数值大小问题：
这个其实并不是我几个星期前一开始就放弃deepseek的原因，原因是我让两者深度思考，来看下具体对比：
蓝色方框部分是我让chatGPT深度思考后回答的，而且其余部分是deepseek做深度思考后的过程，讲真，当我手机屏幕一屏幕一屏幕往下翻动的时候，我以为deepseek在做哥德巴赫猜想呢~给我吓坏了，结果是证明它自己错了！
就和一个神神道道的神经病一样，在那自言自语，自说自话，这是我第一次下载deepseep APP初步测试的结果！
这次，搞的美国那边股市都震荡了，我想那应该很厉害，短短三周的时间，做了巨大的进步啊，再测试我就不用数值大小比较这么幼稚的了，问问具体实际点的东西吧，结果。大家自己看吧
我就相关最近1-28号受deepseek影响，英伟达股价下跌美股震荡提出的问题，chatGPT回复的是干脆的，利落的并且给出了相关数据采集的回答，再看看后面两屏幕deepseek的回答，先是驴唇不对马嘴，让它深度思考后，又在那写天书了，
就那样还不耐烦，觉得是用户对股市波动不了解~这要是普通人，真就被它糊弄了，一口气洋洋洒洒官话一套一套，连地缘政治都给讲到了，还真TM的是全面的，全面的一个白痴！
后面我还提问相关AI发展，算力和算法的讨论，并且提及了相关卡尔达肖夫指数，宇宙文明等级的跃迁等等，就这些，chatGPT和我聊的很开心，并且还能问及我的看法以及它做一些补充，
老实说，我并不习惯去大量阅读计算机上面的枯燥的文字段落，但是chatGPT却就和一个老朋友一样，知道我想说什么，知道我说的是什么，也能给到我一些启发，这就像一个朋友拉着你，非要和你聊聊一样！
当然，相同的问题，来看看我们“国宝 deepseek”怎么回答的吧；
我已经开了新的话题，压根就没有再提“泡沫”的事前了，可是它还在那找补，完了以后对卡尔达肖夫指数，宇宙文明跃迁方式，和人类文明变革消耗能源之间的关系，它是完全没有办法用逻辑去思考，说自己不擅长 ，更擅长数学、代码、逻辑类的题目，
拜托，3.11比3.8大，这种题目都能做错叫擅长数学，相关话题无法缜密思考叫擅长逻辑~~~真的，多看一眼都是多余！
以前总听人说“落后就会挨打” ，但是真正的文明世界里是不会有人对落后者下手的！为什么人家总要卡脖子， 那是某些人“剽窃完了后还敲锣打鼓”，真的愚蠢到家了，结果就是被卡着脖子打残，然后销声匿迹！所以，5G没声了，芯片也没声了，现在看Deepseek 不过是一件过年时为了应景，需要为川普即将来访准备的，提前为皇帝定做的新衣！
结果却让美国佬在科技领域感受到了二战时“偷袭珍珠港”的耻辱，这事，也只有那些坏种能干的出来！
当然，一群连chatGPT都没感受过人，用着平价9块9包邮版的免费人工智能的人，一定会像太监逛青楼一样叫好，因为皇帝恩宠让他们感受到了做人的平权，殊不知他们之所以是太监就是皇帝要求的！
