重磅報告節(jié)選《DEEPSEEK 只是 DIKWP 語義空間交互提升效率的一個案例》

重磅報告：DEEPSEEK只是DIKWP語義空間交互提升效率的一個案例段玉聰（YucongDuan）國際人工智能評價網(wǎng)絡(luò)DIKWP標(biāo)準(zhǔn)化委員會（DIKWP-SC）世界人工意識CIC（WAC）世界人工意識大會（WCAC）（電子郵件：duanyucong@）乃至整個社會都面臨“不完整（Incomplete）、不一致（Inc），（Mixture-of-Experts）與ML（Memory/Latency）優(yōu)化等技術(shù)上的創(chuàng)新，展在數(shù)學(xué)推理、代碼生成以及語言推理任務(wù)上的強(qiáng)大性DEEPSEEK-R1：進(jìn)一步在冷啟動數(shù)據(jù)的DEEPSEEK-V2/V3：在MoE架構(gòu)下對通信、路由、內(nèi)存占用做了雖然DEEPSEEK系列在大模型領(lǐng)域引發(fā)了廣泛討論好和DIKWP模型中所描述的“主客觀融合”“語義生成”“意圖驅(qū)動”機(jī)制相呼應(yīng)。解；同時，也會探討DEEPSEEK技術(shù)創(chuàng)新在**存在計算與推理（EXCR）、本質(zhì)計算與推理（ESCR）以及意圖計算與推理（PUCR缺失、口徑不統(tǒng)一）或不一致（多源沖突）及不精確）：）：），）：總之，DIKWP切分了從底層數(shù)據(jù)到高階決策意圖的五個語2.2語義數(shù)學(xué)與RDXS：消解不確定性RDXS（Relation-Defines-e這樣，任何語義沖突或缺失都能通過圖譜化方）：R1-Zero（重點在純強(qiáng)化學(xué)習(xí)挖掘推理能力）兩個維度DEEPSEEK-V2/V3通過改進(jìn)負(fù)載平衡與路由策略，使訓(xùn)）：這些硬件層級的優(yōu)化為后續(xù)多輪RL與自適應(yīng)訓(xùn)練提供了可能，使得“強(qiáng)化學(xué)習(xí)+大模型”成為可行的高效率組合。將較大模型（例如70B參數(shù)量）在各種推理任務(wù)中產(chǎn)生的輸出（尤其是鏈?zhǔn)剿冀Y(jié)合使用，而R1-Zero則嘗試直接用RL）：通規(guī)范，模型所展現(xiàn)的內(nèi)部思考形式不一定與人DEEPSEEK-R1加入部分監(jiān)督數(shù)據(jù)性能：在數(shù)學(xué)、代碼和推理任務(wù)上與行業(yè)領(lǐng)先的OpenAI-o1本節(jié)將把DEEPSEEK與DIKWP五層要素進(jìn)行映射，來說明為什么只是一個提高DIKWP語義空間交互效率的案例”**——解答的正確率”）。這本質(zhì)上就是對“數(shù)據(jù)”模型初始回答A與回答B(yǎng)之間的差別，也可以視采樣等進(jìn)行篩選后，它便沉淀下相對可泛化的“知識”結(jié)構(gòu)。在DIKWP體Distillation：將大模型的推理痕跡“蒸庫里“萃取”出來，用于快速推理或低算力場景，這本身也符合DIKWP對知識層“可移植”的期望。主體知識融合”的過程——只是DEEPSEEK主要是在語言模型內(nèi)部，以強(qiáng)化的方式處理，而DIKWP還考慮了更多跨系統(tǒng)或跨組織的語義對第五部分：DEEPSEEK作為DIKWP框架下的一個“成功案例”入解釋：“為何段玉聰教授認(rèn)為DEEPSEEK技術(shù)只不過是DIK盡管DEEPSEEK-R1在人類可讀性、避免語言暴力或不當(dāng)內(nèi)容上有所優(yōu)化，但它主體價值沖突下的“智慧（W）”與“意圖（當(dāng)多個不同機(jī)構(gòu)對“正確答案”本身就無共識時，DEEP本質(zhì)沖突，并由PUCR來決定妥協(xié)或折中方案。DIKWP最初關(guān)注的就是面向資源有限的主體提供不確