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Q1：如何看待DeepSeek發(fā)布后一兩周迎來爆火？

吳昊宇：

最近一周大家都很關(guān)注DeepSeek，他們把這周定為“開源周”，每天發(fā)布一個(gè)重磅炸彈，都是提升模型推理效率的代碼庫，這對(duì)大模型領(lǐng)域特別重要。前幾天社媒都在討論大模型廠商是不是虧本，有人算過按1000億token處理量，廠商每月要虧四個(gè)億。但DeepSeek開源這些工具后，大家發(fā)現(xiàn)其實(shí)是有盈利可能的，這些開源庫極大地提高了推理效率，相當(dāng)于給爭(zhēng)論畫了句號(hào)：用好算力，確實(shí)是未來方向。

Q2：作為首批接入DeepSeek的企業(yè)，明略科技接入R1背后經(jīng)歷了哪些具體過程？做了哪些工作和考量？

吳昊宇：

DeepSeek-R1發(fā)布后，我們?cè)诘谝粫r(shí)間就啟動(dòng)了R1接入工作。

第一個(gè)關(guān)鍵是在流量最高峰、最擁堵的階段，面向企業(yè)用戶開放了滿血版R1。即使在公有API或在公共服務(wù)波動(dòng)期間，我們依然保障了客戶的流暢使用體驗(yàn)。

第二個(gè)關(guān)鍵是應(yīng)用場(chǎng)景問題，只接對(duì)話模型對(duì)企業(yè)服務(wù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。很多企業(yè)客戶現(xiàn)在會(huì)主動(dòng)向我們咨詢：能不能把知識(shí)庫也接入這類推理模型來優(yōu)化結(jié)果，甚至數(shù)據(jù)分析服務(wù)？客戶也在追問：接入R1之后分析會(huì)不會(huì)更準(zhǔn)？

不過雖然R1效果好，但它依然存在幻覺問題，響應(yīng)速度也有波動(dòng)。還有個(gè)重要考量是：如何用適合的方式展示大模型的推理過程。從年前到整個(gè)二月份，我們基本沒休息，一直在做三件事：測(cè)試不同場(chǎng)景、調(diào)整參數(shù)、篩選能落地的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

Q3：從緊急接入到后續(xù)優(yōu)化階段，我們既要處理用戶反饋又要解決內(nèi)部問題，很多開發(fā)者調(diào)侃“接入R1比訓(xùn)練R1還刺激”。咱們當(dāng)時(shí)的應(yīng)急機(jī)制具體怎么運(yùn)作的？

吳昊宇：

明略科技有明確的團(tuán)隊(duì)分工，算法團(tuán)隊(duì)專門攻堅(jiān)模型研究和接入，各業(yè)務(wù)線的場(chǎng)景組負(fù)責(zé)各自agent的調(diào)優(yōu)，大模型網(wǎng)關(guān)層作為流量入口則由專人統(tǒng)一管理，包括模型接入、客戶權(quán)限分配、余額預(yù)警這些瑣碎但重要的事都得盯住。

不過接入只是剛開始，R1作為推理模型有個(gè)特殊點(diǎn)：它返回的“reasoning”字段會(huì)暴露思考過程。這和之前對(duì)接的其他模型完全不同，以前都是直接給結(jié)果，模型的響應(yīng)速度比較快；推理模型的推理過程比較耗時(shí)間，需要在功能設(shè)計(jì)上，合理的展示推理過程，減少用戶焦慮感。各個(gè)業(yè)務(wù)模塊為了兼容這個(gè)特性都得重新測(cè)試，像知識(shí)庫這種需要穩(wěn)定輸出的場(chǎng)景，突然多出個(gè)會(huì)犯錯(cuò)的“大腦活動(dòng)記錄”，產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)適配都得從頭摸索，這是從底層邏輯到上層應(yīng)用的全新考驗(yàn)。

Q4：有沒有遇到過讓你們特別意外的客戶反饋指標(biāo)？或者說哪些客戶痛點(diǎn)需求倒逼咱們做了關(guān)鍵優(yōu)化？

吳昊宇：

以明略科技推出的企業(yè)級(jí)一站式大模型Copilot“小明助理”舉例，這個(gè)工具在明略內(nèi)部已經(jīng)全員使用了。DeepSeek R1上線后我們分析了數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)有意思的現(xiàn)象：

第一是模型選擇權(quán)重顛覆認(rèn)知，R1上線不到一周就沖到模型使用量榜首，顛覆了原本默認(rèn)效果最好的主流模型；

第二是對(duì)話黏性暴增，和其他模型平均聊2輪就結(jié)束，用戶跟R1的平均對(duì)話輪數(shù)直接漲了98%。一些企業(yè)客戶的分析師告訴我們：“答案對(duì)不對(duì)不重要，我看它推理的過程就像有個(gè)高手在旁邊拆解解題思路”，比如做客戶場(chǎng)景分析、用戶分析等，反而幫分析師打開了新視角。

Q5：企業(yè)接入DeepSeek-R1這類推理模型的“最后一公里”會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)？特別是IT基礎(chǔ)設(shè)施與業(yè)務(wù)流程的無縫集成層面。

吳昊宇：

先說現(xiàn)實(shí)問題，私有化部署成本。對(duì)很多企業(yè)來說，這筆預(yù)算是道硬門檻，所以我們常建議他們先通過API接入服務(wù)，等業(yè)務(wù)跑順了再考慮私有化。另外一個(gè)問題是適配性。企業(yè)里那些陳年老系統(tǒng)既找不到供應(yīng)商改造，又不能推倒重來。

在這種情況下，Copilot模式是更適合企業(yè)落地AI的。基于“on the same page”理念，小明助理以瀏覽器插件形式為主，用戶通過操作小明助理，完成從A系統(tǒng)抓取表格、B系統(tǒng)截取界面、C系統(tǒng)提取文本信息，最后生成分析報(bào)告的路徑，能夠解決原本舊系統(tǒng)的通路問題。

場(chǎng)景選擇要兼顧兩頭，既要滿足領(lǐng)導(dǎo)層用上AI的要求，又要讓員工真實(shí)感受到AI好用，愿意去用。比如做行業(yè)研究，研究員原先要手動(dòng)翻幾十個(gè)網(wǎng)頁、寫摘要、做總結(jié)才能出報(bào)告，現(xiàn)在 OpenAI 推出了深度搜索的功能，可以用大模型解決海量數(shù)據(jù)收集和復(fù)雜分析的問題，這種方式解決了原來的難題，大家愿意用起來。

我們的經(jīng)驗(yàn)是：先解決企業(yè)的業(yè)務(wù)現(xiàn)存痛點(diǎn)，再找到能夠真正解放員工重復(fù)性工作的場(chǎng)景，這樣作為切入點(diǎn)去落地AI，才能看到進(jìn)步，企業(yè)才會(huì)有動(dòng)力繼續(xù)往下持續(xù)推進(jìn)。落地AI是一件很重要的事情，企業(yè)要看到效果才行。

受訪專家｜