然而，华裔业内人士Alexandr Wang质疑DeepSeek的创新价值，称其仅使用低配硬件。
3.根据DeepSeek的说法，他们的模型在许多任务上击败了GPT-4和Claude，训练成本仅为500万美元。
4.除此之外，DeepSeek采用多标记系统和专家系统，大大降低了模型所需的参数和硬件要求。
这是一个信息爆炸的时代，也是一个信息严重污染的时代。所以，我对任何信息都不会轻信，尤其是面对重大利好，更加「存疑」。对我来说，排除信息污染的最好办法，就是交叉对比，正反面都看。
的消息，在英语世界，基本上是压倒性正面评价，这时候，我就特别想看看负面的评论，找了一圈，的确有。
一类，为了反而反，尤其是一些海外的反中人士，任何关于中国的新闻，他们都会给出负面的评价，这类信息简直就是垃圾。但看看也好，至少可以知道垃圾是什么样子。
，则是某些东欧语言（如俄语、捷克语等）的拼写形式。一个美国华裔，居然用东欧的名字，有点蹊跷。但我定睛一看，确实是
总价就要十几亿美元，而且耗电量惊人，需要一整座发电厂提供电力。他们仅在训练模型上，就要花费数亿美元
「专家系统」，而没有使用一个试图了解一切的大型人工智能（比如让一个人同时成为医生、律师、工程师、木匠），只在需要时才激活特定专家，节省了大量参数
（完全免费）。任何人都可以使用，代码是公开的。技术论文解释了一切，这不是魔术，只是令人难以置信的巧妙工程。
「只有大型科技公司才能涉足人工智能」的神话。你不再需要价值数十亿美元的数据中心，几个好的游戏显卡，
就像一次地震，余震太大：人工智能开发变得更加容易，竞争加剧，大型科技公司的「护城河」看起来更像水沟，
：这个词指的是目前美国股市中表现最好的七家科技巨头公司，它们在很大程度上推动了美国股市的上涨。
所说：我们的价值在于团队，通过这个过程不断成长和积累专业知识。建立一个能够持续创新的团队，才
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