几句话谈DeepSeek
沙河
科技研发就像走迷宫，一路过去有许多分岔。每个分叉口有多个选择: 左拐，右拐，后退或其它。
大概可以这么说，在AI 大模型研发迷宫路径的一个分叉口上，目前所有AI公司都跟它们的先行者，openAI一样往左拐。只有DeepSeek 选择了 右拐。结果发现，向右拐才是捷径(至少目前看来是)。
左拐，在这里是指在大模型后训练中使用监督学习微调; 右拐，采用纯强化学习。
Deep Seek另辟蹊径，右拐，可能因为强化学习是它们的强项。而多年前，openAI 没有右拐，可能因为当时强化学习才出来不久，他们还没有掌握这一技术。
强化学习源于优化算法中的动态规划(dynamic programming)。AI的 强化学习就是让大模型神经网络根据动态规划的算法不断更新参数。
通过强化学习可以培养AI 大模型的推理能力，掌握用数学方程表述的人类知识(在这之前AI 学会的都是用文字表述的人类知识）， 比如广义相对论，量子力学等等。笔者过去一、二年里就多次建议中国AI ，特别是AGI, ASI 的研发者，关注强化学习。
但是强化学习/动态规划有点难。 它在计算机算法的教科书里是靠后的，许多未来的马工没学明白就翻过去了。在人工智能机器学习的教科书里，老的没有强化学习，新的也是靠后。
对强化学习/动态规划的技术掌握最好的包括从事计算金融/量化金融的研发人员，他们开发的量化交易模型几乎都是基于动态规划。(掌握强化学习动态规划技术的还包括从事军工研发,比如导弹火箭卫星的技术人员。前几年在车祸中去世的一个被称为军中顶尖人工智能专家的，就曾经在哈佛进修过强化学习)。
DeepSeek团队从量化金融算法的研发转过来，强化学习是他们的看家本领， 运用于AI 大模型更是轻车熟路。所以他们后来居上，一鸣惊人，是在意料之中。DeepSeek的成就是实质性的突破，说可比当年苏联的Sputnik卫星并不为过。说他们的模型是套壳的，是剽窃的，是外行话。
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