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DeepSeek好用的关键在于你得会用 掌握大模型的正确使用方法[看点]

放大字体  缩小字体 发布日期:2025-03-10 21:28:27  来源:互联网  作者:亿席商务网  浏览次数:66
核心提示:2024年是人工智能发展的关键一年,标志着大模型技术从量变到质变的转变。这一年,大量大模型迅速渗透到各行各业,互联网产品纷纷嵌入AI功能模块,技术创新和产业落地同步推进,开启了人工智能的新时代

DeepSeek好用的关键在于你得会用。2024年是人工智能发展的关键一年,标志着大模型技术从量变到质变的转变。这一年,大量大模型迅速渗透到各行各业,互联网产品纷纷嵌入AI功能模块,技术创新和产业落地同步推进,开启了人工智能的新时代。

2025年初,DeepSeek大模型问世,迅速吸引了国内外用户的关注。在众多大模型中,DeepSeek凭借低成本、高性能和开源的优势脱颖而出。这种技术突破打破了“算力即王权”的行业定律,降低了成本并减少了对高端芯片的依赖,推动了技术普及。

面对海量信息,我们如何理解当前的人工智能?全民智能化时代是否即将到来?为了解答这些问题,中信书院邀请了人工智能专家丁磊博士,他从底层逻辑出发,帮助我们理清思路。

丁磊博士指出,尽管大模型非常火爆,但它们并非无所不能。例如,在解决复杂数独问题时,大模型的表现不尽如人意。虽然它能描述解题过程,但最终结果往往存在错误。这说明大模型在处理需要严密逻辑推导的任务时能力有限。

DeepSeek好用的关键在于你得会用 掌握大模型的正确使用方法

另一个例子是设计新能源汽车。大模型提出了一个名为“光合动力车”的方案,但实际上这一概念早已存在。大模型只是将已有信息重组,无法真正创新。这表明大模型在创造性工作方面也有局限性。

DeepSeek好用的关键在于你得会用 掌握大模型的正确使用方法

大模型的主要短板在于无法求解复杂的逻辑问题和进行创造性工作。它们擅长基于海量数据生成合理文本,但在逻辑推演和事实核查上表现不佳。因此,我们需要认识到大模型的局限性,避免对其期望过高。



 

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