2025-01-29

非蠢即坏：中国创新面临的社会价值观的真实困境 蠢，指的是把DeepSeek的成功简单归因于“国家伟大”，而无视它本质上是开源创新、个体智慧和技术突破的成果。认为一款AI模型崛起源于某种政治力量，而不是科技、市场和人才共同作用，这种认知不仅愚蠢，还掩盖了真正科技发展逻辑。 坏，则是明知DeepSeek背后代表的是开源技术的突破、中国人在全球技术体系中的贡献，仍然出于意识形态的偏见抹黑攻击。DeepSeek的成功体现了个体努力、工程优化和技术创新对全人类文明的贡献，但仍有人为了政治立场，刻意无视现实，歪曲事实，甚至妖魔化这场技术进步。相比愚蠢，恶意更可怕。 但最值得深思的问题是，中国并不缺乏勤劳、聪明、勇于创新的个体，真正的挑战在于——创新要想持续，必须依赖系统化的工程、文化和机制支撑。每一次科技突破，都是全球协作与产业生态共同推动的结果，而不是单点式的偶然爆发。中国为什么始终走不出单点突破、难以形成可持续的创新体系？为什么大多数技术浪潮的根基仍然掌握在海外？ 这才是需要深刻反思的关键。

@hhuang 只要他的自动驾驶基于视觉的端对端这个技术路线不被证伪，其他的都不是事儿

哗众取宠，就怕大家一起拉清单。数据问题，全球所有AI模型的训练都依赖类似第三方合成数据集，这在业界早已是常识。现行法律并未明确规范，因为立法通常滞后于科技发展。OpenAI现在还在被各大媒体起诉盗用数据训练。但是关键问题是deepseek是开源的，微软刚上线他的模型在平台。想了解AI模型数据真相？⬇️ https://t.co/R3U5BTv9tg

@chaojidigua @torontobigface 所以说，这是一个非常复杂的问题，因为AI是无人之地。 微软9小时前：DeepSeek非法窃取了OpenAI的知识产权。 Microsoft Now：DeepSeek现已在我们的人工智能平台上可用。 https://t.co/DgYUp8q8ax

@freeway2030 @KaizijurenYi 小丑很多🤡 微软9小时前：DeepSeek非法窃取了OpenAI的知识产权。 微软 Now：DeepSeek现已在我们的人工智能平台上可用。 https://t.co/8aSLaRcGfl

@dudiaozhang 这在科技发展中极为常见——当技术创新的速度超越现有立法框架，先发者确实享有优势，但后发者同样具备调整和优化的空间。关键在于如何平衡：既不能用过度的规则束缚科技进步，又要确保先发优势者在合理范围内得到保护。这是一场关于创新与监管的博弈，如何权衡，决定了未来的科技竞争格局。

@northicewolf 真要是比赛AI模型互相吹牛逼，互相打击，说实话，我看这个DeepSeek更有风格更有个性，中文训练质量更好。😂 https://t.co/gJUNU7te5j

哗众取宠，就怕大家一起拉清单。数据问题，全球所有AI模型的训练都依赖类似数据集，这在业界早已是常识。现行法律并未明确规范，因为立法通常滞后于科技发展，这一点不仅适用于中国，北美的大型科技公司同样依赖第三方数据和合成数据。OpenAI现在还在被各大媒体起诉盗用数据训练。但是关键问题是deepseek是开源的，真一起查谁也不怕啊。想了解AI模型数据真相？⬇️

DeepSeek购买的是禁令前合规采购的硬件，而其母公司是中国最大的对冲基金，本身拥有庞大的GPU机房，合理利用算力资源再正常不过。GPU是工具，英伟达销售本就是为了客户拿来训练AI模型，不涉及所谓的“违规”问题。 这个关于数据问题，全球所有AI模型的训练都依赖类似数据集，这在业界早已是常识。现行法律并未明确规范，因为立法通常滞后于科技发展。openAI现在还在被各大媒体起诉盗用数据训练。但是关键问题是deepseek是开源的，真一起查谁也不怕啊。

贼喊捉贼，北美各大科技公司长期对于数据和隐私盗用，AI对公开版权数据训练，都是争议焦点，只不过是因为科技进步超越了立法的进程，这是非常正常现象。自己一边呼吁特朗普上台解除人工智能AI开发的限制规则，一方面却无理取闹打压开源的竞争对手。我不看好中国系统的科技创新能力，但并不等于盲目被媒体操控。

贼喊捉贼，北美各大科技公司长期对于数据和隐私盗用，AI对公开版权数据训练，都是争议焦点，只不过是因为科技进步超越了立法的进程，这是非常正常现象。自己一边呼吁特朗普上台解除人工智能AI开发的限制规则，一方面却无理取闹打压开源的竞争对手。我不看好中国系统的科技创新能力，但并不等于盲目被媒体操控。详细解读 ⬇️

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中国的DeepSeek取得巨大突破，国外媒体开始炒作“OpenAI的数据被盗用”。更搞笑的是，OpenAI自己用数百万人的受版权保护内容训练模型，现在却指责DeepSeek“侵犯知识产权”——这逻辑可真清奇！AI模型的数据使用和隐私保护，长期以来都是关注焦点。但立法是往往落后科技的进步，这是非常正常的现象。 但讽刺的是，一群公知立刻跟风，举手叫好，完全不考虑科技进步的本质。DeepSeek在AI工程优化上取得的创新，开源推动的是技术范式的变革，远超意识形态的狭隘视角。 而这些人对AI的技术逻辑一无所知，只会盲目放大负面叙事，用超越自己认知范围的知识来解读现实。最终的结果只有两种：要么被骗，要么骗人。

@hhuang 连特朗普自己都不满意这种所谓的传统媒体是有道理的。AI训练早已进入合成数据时代，业内讨论的是授权，不是“盗用”。真要说盗用，OpenAI被《纽约时报》告才是真侵权盗用吧，人类版权数据盗用。合成数据是否存在版权还没有全世界制定法规，不然，deepseek敢全面开源？

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🧵1/8 请这些“公知”在发布之前了解一下专业常识。就被此博主拉黑？这就破防了？ 言论自由不等于认知透支，表达需有边界，求真务实才是对知识的尊重。 社交媒体上人人可发言，但在公共媒体上超越认知边界就是对公众和知识不负责任。在信息泛滥时代，我们需要的不是更多声音，而是更有价值的声音。

@whyyoutouzhele 在信息泛滥的时代，我们需要的不是更多声音，而是更有价值的声音。 全网第一时间对于deepseek全面深度分析，背景 时间线，和底层科技逻辑，资本市场博弈背后故事。

@taoray 言论自由不等于认知透支，表达需有边界，求真务实才是对知识的尊重。社交媒体上人人可发言，但在公共媒体上超越认知边界就是对公众和知识的不负责任。在信息泛滥的时代，我们需要的不是更多声音，而是更有价值的声音。与君共勉

@9hills 我们做科研的人都懂，金钱并不是衡量价值的唯一标准。许多人宁愿放弃高薪和公司的束缚，投身自由研究，只为能第一时间在全球顶级期刊上发表自己的成果。这不仅是对人类文明的贡献，更是一种超越自我的荣誉——能在科学史上留下名字，远比金钱和生存压力更具意义。因此，OpenAI的核心人才流失是必然的。

@AsiaFinance 到处都是这种哗众取宠的蠢货，连科研常识都不懂就狂喷。AI训练早已进入合成数据时代，业内讨论的是授权，不是“盗用”。真要说盗用，OpenAI被《纽约时报》告才是真侵权。这些人不懂DeepSeek的底层技术，只会拿意识形态解读科技进步，认知受限还装模作样胡说八道，笑死。😢

@taoray 这个问道于盲啊。联合早报的人都不上推特么？到处看到这种为了反对而反对，用意识形态分析科技和文明进步的蠢货。你懂什么deepseek的技术底层逻辑？了解杭州当地政府的创业生态？虽然我从来也并不看好中国这种文明体质背后的系统创新能力，但是最怕这种超越自己认知边界的人，还能装模作样胡说八道。😢

美联储又要开会了，市场翘首以盼，仿佛等着久别重逢的情人。既期待他的温柔，却又害怕他的“肆虐”；而这场经济“虐恋”的主角——鲍威尔，或许是美联储历史上最失败的掌舵者。 鲍威尔常怀“善意”，嘴上说着“平稳市场”，结果呢？该加息时犹豫不决，错失控制通胀的最佳窗口；该放松时步步惊心，生怕金融市场情绪失控。他的政策不仅无章法，甚至掺杂了太多政治。今天拭目以待。 美联储的职责是什么？ ✅ 实现充分就业； ✅ 稳定物价； ✅ 调控长期利率。 但现实是： ❌ 货币政策成了短期政治工具； ❌ 利率调控失灵，市场反复震荡； ❌ 物价“稳定”？看看你的生活成本再说。 谁来收拾残局特朗普或许已经在准备了——毕竟，他之前就批评鲍威尔是“世界经济的敌人”。

那么如何读懂美联储的讲话，学习历史，方知未来。全面回顾解读时代的风格。论语言的艺术。

@whyyoutouzhele 最怕外行谈专业，驴唇不对马嘴。真正的核心价值分析在这里。所以搞科学研究搞AI模型的都知道，最重要的第一步就是Data，数据值千金‼️ 这里有全网第一权威深度解读。

@imwsl90 AI模型商品化，推动向Edge终端转移，让万物智能，而且各种终端对于隐私数据的人工智能应用场景。比如各种SaaS软件应用。给你一个暴涨的理由。https://t.co/CSUz9yD6sx https://t.co/kkKVQZYfu5

过年啦🧨中国的技术叙事似乎已经进入了狂热阶段。 机器人、电动车、第六代战机，尤其是DeepSeek媲美美国AI模型的突破，正试图宣告中国掌握了科技竞争的制高点。但冷静下来，真正的底层逻辑是什么？ 2024 数学奥林匹克 ✅第一名 美国队 （4个华裔） 2️⃣ SAT历年均分基本上1280亚裔，白人1100不到。 问题来了～ 为何这么勤劳智慧灵活忍耐的中国人，能撬动全球AI版图，但我们的股市如心电图，经济如下山坡，历史不断反复循环，而不能走出怪圈？ 中国🇨🇳技术“突破”还是技术嫁接？ 正视一个事实：中国的技术强项在于“应用层面的二次创新”，而非从零开始的技术革命。 • AI模型的算法框架：源于美国开源技术与数据合成模式。 • 电动车与机器人：核心技术生态仍深嵌于全球供应链，尤其是美国的技术体系之中。 这些技术的本质不是完全的自主创新，而是对全球技术资源的高效加工和嫁接。中国擅长的是将这些技术高效落地，以强大的生产能力和市场动员能力实现短期竞争优势。 中国的技术革命，究竟是效率的奇迹，还是模式的极限，昙花一现，你怎么认为？

@liangJiao8 我只是一种合理的推断，当然需要微软拿出更明确的证据，不过我记得好似去年，发生过断掉API的事情，拿数据去训练。

近期在于投资界人士交流中，明显感受到全球资本的边际配置悄然向中国倾斜。坦率地讲，我是最早在去年9月提出“中国股市博弈论”。中国股市的走势，本质上是一场政策与市场恶劣程度的动态博弈，最终只为这个国家的某个人服务。因此，暴涨与暴跌是它的宿命。但现在，一种更加深远的变化正在发生。 去年秋天的“刺激反弹”就是最典型的例证。政策制定者试图通过短期刺激恢复市场信心，结果呢？资本短暂回流，随后迅速外逃，最终变成了一场拙劣的资本抽水计划。市场信心未能修复，反而加剧了投资者的长期怀疑。 但现在，全球资本的边际配置，正在悄然向中国倾斜。 意味着资本在全球风险与回报的权衡中，看到了中国新的变量。 DeepSeek的出现，直接改变了全球市场对中国技术创新的认知，用低成本、高效率的方式，证明了中国不仅在追赶，更在用自己的规则改变游戏。美股科技板块市值蒸发万亿美元，Nvidia单日缩水6000亿，这不仅仅是一个AI突破，更是一种范式革命。 但这只是冰山一角。技术创新可以点燃资本热情，但能否真正留住资本，最终取决于两点： 1️⃣ 制度的稳定性——依然是中国资本市场最大的隐忧。 2️⃣ 生产效率的持续提升——技术突破如果不能形成产业和消费的闭环，依旧难以支撑长期资本信心。 这不仅是一场技术竞争，更是一场文明的较量。在这个赌局中，谁能笑到最后？

@ferntrino 后发优势很正常，科技进步的必经之路，但是上限无法突破，还需要原创的引领。当然不排除，很多dirty work。https://t.co/PMXbomKXrf

@oran_ge 真像是，史无前例的高质量数据投喂，才最终成就了DeepSeek R1在低成本下，推理能力的惊人涌现 ，开创AI新范式！ 如此规模的优质合成数据，究竟从何而来？或许这是答案？https://t.co/PMXbomKXrf

你以为DeepSeek的AI奇迹，只靠神秘算法？ 大错特错！ 真正令他们领先的秘诀，恰恰是连CEO梁文峰都亲自下场干的“脏活” —— 数据标注！ 与那些轻率的 “AI玄学” 论调截然相反，DeepSeek R1的突破，根植于海量的优质人工生成和合成数据。 事实上，DeepSeek模型在开源领域，正以惊人的数据量刷新纪录： 1️⃣60万条核心推理数据 (驱动模型深度思考) 2️⃣20万条监督微调 (SFT) 数据 (提升模型指令跟随能力) 3️⃣规模惊人的RLHF人工偏好数据集 (据估计至少300-500万条样本！远超同行，塑造更符合人类价值观的AI) 4️⃣关键的CoT链式推理合成数据 (高质量“冷启动”燃料，加速模型效率飞升) 正是这史无前例的高质量数据投喂，才最终成就了DeepSeek R1在低成本下，推理能力的惊人涌现 ，开创AI新范式！ 如此规模的优质合成数据，究竟从何而来？ 答案或许已呼之欲出。

人们总喜欢复杂的东西，仿佛除了炫耀自己的“专业”之外毫无意义。很多研究人工智能的技术专家看不到商业的本质，而做投资的人又搞不懂技术的关键。这次应该是终于讲明白了：如何理解DeepSeek的双重范式的革命 真正的颠覆在于它重塑了AI模型的两大核心范式： 简单讲就是大模型觉醒，和小模型崛起 1️⃣ 大模型：摒弃人工标注的”训练拐杖”，通过强化学习激发模型自主推理潜能。这不仅是技术方法的创新，更是AI认知模式的觉醒。 2️⃣ 小模型：借助知识蒸馏技术（类似“老师教学生”），DeepSeek将大模型的推理能力“传授”给小模型，让小模型在任务表现上大幅跃升，打破了小模型能力受限的瓶颈，让人人都用得起。 这场双重革命正重塑AI行业规则：大模型拓展认知边界，小模型释放商业势能。当技术逻辑与商业思维完成融合，智能时代的格局不再是单一的算法至上，而是商业赋能技术、技术重构商业的双向进化。