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Q1

DeepSeek是AI原生應(yīng)用的臨界點(diǎn)嗎？

吳昊宇：從推理模型引起的熱潮和社會(huì)反響來看，DeepSeek R1的影響力遠(yuǎn)超之前OpenAI o1，其歷史意義怎么夸贊都不為過。然而，是否是AI原生應(yīng)用的臨界點(diǎn)，仍有待商榷。目前，DeepSeek R1在應(yīng)用層面的直接幫助有限，它的核心價(jià)值在于推理邏輯給大家?guī)淼恼鸷场?/p>

AI作為工具的plus功能，與完全構(gòu)建在AI之上的工具，是兩種截然不同的應(yīng)用。目前大多數(shù)AI應(yīng)用仍需要人類主導(dǎo)思路調(diào)整和糾錯(cuò)，未來AI編程工具是否會(huì)完全取代人類干預(yù)，成為真正的AI原生應(yīng)用，這不僅是技術(shù)問題，更是對(duì)工程師的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

Q2

如果所有企業(yè)都用相同的基座模型，差異化還存在嗎？企業(yè)真正的護(hù)城河將建立在哪些維度？

吳昊宇：用數(shù)學(xué)公式Y(jié) = f(X)來類比，其中X是數(shù)據(jù)，f是大模型，Y是最終結(jié)果。過去，各企業(yè)掌握的f（模型能力）存在差異，但如今，當(dāng)大家的f趨同，決定結(jié)果的關(guān)鍵就變成了X。

X主要是指場(chǎng)景或者行業(yè)數(shù)據(jù)，在其他因素趨同的情況下，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)將成為影響結(jié)果最大的變量。誰掌握了垂直行業(yè)中的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)或獨(dú)家數(shù)據(jù)，誰就能在行業(yè)中占據(jù)先機(jī)，而更多的垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和場(chǎng)景可以帶來更多的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)。未來，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心護(hù)城河。

Q3

DeepSeek的能力邊界在哪？

吳昊宇：能力邊界是一個(gè)復(fù)雜問題。我們看到，網(wǎng)上有人直接讓DeepSeek推薦股票，這其實(shí)就是錯(cuò)用了DeepSeek的能力邊界，因?yàn)樗⒉粚?duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。在不同的場(chǎng)景下，能力邊界要進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試。

大模型在發(fā)布時(shí)要通過各種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)學(xué)能力、常識(shí)能力、推理能力，以及編程能力等多項(xiàng)評(píng)測(cè)，但這些測(cè)試集是否能完全代表其真實(shí)能力，需要大家在實(shí)際場(chǎng)景中驗(yàn)證。

目前的測(cè)試多以填空題、選擇題為主，只能證明模型在標(biāo)準(zhǔn)化問題上的表現(xiàn)。實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景卻往往并不是以標(biāo)準(zhǔn)化問題的形式出現(xiàn)。模型的回答能否滿足企業(yè)需求，需要在不同場(chǎng)景中不斷測(cè)試。此外，如何通過提示詞或提供更好的上下文消除幻覺，也是需要在實(shí)際應(yīng)用中不斷評(píng)測(cè)模型的方向。

Q4

針對(duì)DeepSeek R1的生態(tài)鏈，明略是否進(jìn)行相應(yīng)的開發(fā)調(diào)整？

吳昊宇：我們主要進(jìn)行了針對(duì)R1的適配工作。包括在內(nèi)部的Agent Builder平臺(tái)、知識(shí)庫管理平臺(tái)，以及企業(yè)級(jí)一站式大模型應(yīng)用“小明助理”上，將R1的推理過程進(jìn)行了明確展示。無論是底層架構(gòu)、中間件平臺(tái)，還是上層應(yīng)用，我們都圍繞推理模型進(jìn)行了相關(guān)適配工作。

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