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Q1

DeepSeek是AI原生應(yīng)用的臨界點嗎？

吳昊宇：從推理模型引起的熱潮和社會反響來看，DeepSeek R1的影響力遠超之前OpenAI o1，其歷史意義怎么夸贊都不為過。然而，是否是AI原生應(yīng)用的臨界點，仍有待商榷。目前，DeepSeek R1在應(yīng)用層面的直接幫助有限，它的核心價值在于推理邏輯給大家?guī)淼恼鸷场?/p>

AI作為工具的plus功能，與完全構(gòu)建在AI之上的工具，是兩種截然不同的應(yīng)用。目前大多數(shù)AI應(yīng)用仍需要人類主導(dǎo)思路調(diào)整和糾錯，未來AI編程工具是否會完全取代人類干預(yù)，成為真正的AI原生應(yīng)用，這不僅是技術(shù)問題，更是對工程師的嚴峻挑戰(zhàn)。

Q2

如果所有企業(yè)都用相同的基座模型，差異化還存在嗎？企業(yè)真正的護城河將建立在哪些維度？

吳昊宇：用數(shù)學(xué)公式Y(jié) = f(X)來類比，其中X是數(shù)據(jù)，f是大模型，Y是最終結(jié)果。過去，各企業(yè)掌握的f（模型能力）存在差異，但如今，當(dāng)大家的f趨同，決定結(jié)果的關(guān)鍵就變成了X。

X主要是指場景或者行業(yè)數(shù)據(jù)，在其他因素趨同的情況下，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)將成為影響結(jié)果最大的變量。誰掌握了垂直行業(yè)中的獨特數(shù)據(jù)或獨家數(shù)據(jù)，誰就能在行業(yè)中占據(jù)先機，而更多的垂直行業(yè)經(jīng)驗和場景可以帶來更多的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)。未來，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心護城河。

Q3

DeepSeek的能力邊界在哪？

吳昊宇：能力邊界是一個復(fù)雜問題。我們看到，網(wǎng)上有人直接讓DeepSeek推薦股票，這其實就是錯用了DeepSeek的能力邊界，因為它并不對結(jié)果負責(zé)。在不同的場景下，能力邊界要進行嚴格的測試。

大模型在發(fā)布時要通過各種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，進行數(shù)學(xué)能力、常識能力、推理能力，以及編程能力等多項評測，但這些測試集是否能完全代表其真實能力，需要大家在實際場景中驗證。

目前的測試多以填空題、選擇題為主，只能證明模型在標(biāo)準(zhǔn)化問題上的表現(xiàn)。實際業(yè)務(wù)場景卻往往并不是以標(biāo)準(zhǔn)化問題的形式出現(xiàn)。模型的回答能否滿足企業(yè)需求，需要在不同場景中不斷測試。此外，如何通過提示詞或提供更好的上下文消除幻覺，也是需要在實際應(yīng)用中不斷評測模型的方向。

Q4

針對DeepSeek R1的生態(tài)鏈，明略是否進行相應(yīng)的開發(fā)調(diào)整？

吳昊宇：我們主要進行了針對R1的適配工作。包括在內(nèi)部的Agent Builder平臺、知識庫管理平臺，以及企業(yè)級一站式大模型應(yīng)用“小明助理”上，將R1的推理過程進行了明確展示。無論是底層架構(gòu)、中間件平臺，還是上層應(yīng)用，我們都圍繞推理模型進行了相關(guān)適配工作。

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