📰 发展大模型要摒弃短视冒进_行业资讯_数字中国建设峰会
近年来，DeepSeek面临下载量下降和用户规模缩减的挑战，引发了对其发展前景和技术路线的质疑。然而，这种现象反映出对大模型发展规律的误解。在人工智能时代，大模型的价值不仅仅体现在使用率和流量上，更在于技术的深厚积累和生态的深度协作。追求技术的极致和保持战略耐心，才是立足于大模型时代的关键。
大模型的竞争与互联网时代截然不同，技术指标和模型性能成为核心衡量标准。以DeepSeek-R1为例，其成功源于算法架构的创新和训练数据的优化，而非单纯依赖用户规模。大模型如同精密仪器，参数精度和响应速度等硬指标才是其竞争力的核心要素。随着生态网络的形成，DeepSeek通过开放API接口与训练框架，实现了多方共赢，推动了AI应用的广泛涌现。
在大模型发展的新阶段，DeepSeek-R2的创新蓝图强调“模型+硬件”的协同设计，标志着大模型不再仅依赖算力或单一算法，而是软硬件并行研发的全新模式。面对高昂的算力成本和快速的技术迭代，唯有专注技术深耕与生态共建，才能在科技竞赛中取得胜利，避免短视带来的风险。
🏷️ #DeepSeek #大模型 #人工智能 #技术创新 #生态共建
🔗 原文链接
📰 发展大模型要摒弃短视冒进_行业资讯_数字中国建设峰会
近年来，DeepSeek面临下载量下降和用户规模缩减的挑战，引发了对其发展前景和技术路线的质疑。然而，这种现象反映出对大模型发展规律的误解。在人工智能时代，大模型的价值不仅仅体现在使用率和流量上，更在于技术的深厚积累和生态的深度协作。追求技术的极致和保持战略耐心，才是立足于大模型时代的关键。
大模型的竞争与互联网时代截然不同，技术指标和模型性能成为核心衡量标准。以DeepSeek-R1为例，其成功源于算法架构的创新和训练数据的优化，而非单纯依赖用户规模。大模型如同精密仪器，参数精度和响应速度等硬指标才是其竞争力的核心要素。随着生态网络的形成，DeepSeek通过开放API接口与训练框架，实现了多方共赢，推动了AI应用的广泛涌现。
在大模型发展的新阶段，DeepSeek-R2的创新蓝图强调“模型+硬件”的协同设计，标志着大模型不再仅依赖算力或单一算法，而是软硬件并行研发的全新模式。面对高昂的算力成本和快速的技术迭代，唯有专注技术深耕与生态共建，才能在科技竞赛中取得胜利，避免短视带来的风险。
🏷️ #DeepSeek #大模型 #人工智能 #技术创新 #生态共建
🔗 原文链接
