DeepSeek, sebuah syarikat permulaan kecerdasan buatan (AI) dari China, telah meningkatkan cabaran dalam persaingannya dengan kuasa besar AI Amerika seperti OpenAI dengan melancarkan kemas kini sulung kepada model penaakulan R1 yang diiktiraf secara meluas. Peningkatan ini, yang diumumkan pada awal pagi Khamis, menandakan kemajuan ketara dalam keupayaan DeepSeek dan menggariskan landskap industri AI global yang semakin kompetitif.
R1-0528: Lonjakan dalam Kedalaman Penaakulan
DeepSeek mengumumkan melalui platform pembangun Hugging Face bahawa kemas kini R1-0528, walaupun dicirikan sebagai peningkatan versi kecil, membawa peningkatan besar kepada kehebatan penaakulan dan inferens model. Penambahbaikan ini diterjemahkan kepada pengendalian tugas rumit yang lebih baik, membolehkan R1-0528 menghampiri penanda aras prestasi yang ditetapkan oleh model penaakulan o3 OpenAI dan Gemini 2.5 Pro Google.
Model R1 asal, yang dilancarkan pada Januari, mencetuskan gempar global, memberi kesan kepada nilai saham teknologi di luar China dan mencabar kebijaksanaan konvensional mengenai tuntutan sumber penskalaan AI. Kejayaan R1 bergantung pada keupayaannya untuk mencapai hasil yang mengagumkan tanpa memerlukan kuasa pengkomputeran besar dan pelaburan yang mahal. Sejak pelancarannya, beberapa gergasi teknologi China, termasuk Alibaba dan Tencent, telah melancarkan model mereka sendiri, masing-masing mendakwa mengatasi pencapaian DeepSeek.
Tidak seperti pelancaran terperinci R1 asal, yang disertakan dengan kertas akademik yang luas yang membincangkan strategi firma itu, kemas kini R1-0528 pada mulanya dipersembahkan dengan maklumat yang minimum. Komuniti AI di seluruh dunia meneliti kertas asal untuk memahami strategi firma itu.
Kemudian, firma yang berpangkalan di Hangzhou itu menghuraikan peningkatan yang ditawarkan oleh R1-0528 dalam catatan ringkas di X, menekankan prestasi yang dipertingkatkan. Penjelasan yang lebih terperinci di WeChat mendedahkan bahawa kadar "halusinasi," atau output palsu dan mengelirukan, telah dikurangkan sebanyak kira-kira 45-50% dalam tugas seperti menulis semula dan meringkaskan.
Kemas kini ini juga membuka kunci keupayaan kreatif baharu, membolehkan model menjana esei, novel dan genre sastera lain. Selain itu, ia mempunyai kemahiran yang dipertingkatkan dalam bidang seperti penjanaan kod bahagian hadapan dan main peranan.
DeepSeek dengan yakin menegaskan bahawa model yang dikemas kini menunjukkan prestasi yang luar biasa merentasi pelbagai penilaian penanda aras, termasuk matematik, pengaturcaraan dan logik am.
Mencabar Penguasaan AS dalam AI
Kejayaan DeepSeek telah mencabar andaian bahawa kawalan eksport Amerika menghalang kemajuan AI China. Keupayaan syarikat untuk membangunkan model AI yang menyaingi atau mengatasi model peneraju industri di AS, sambil beroperasi pada sebahagian kecil daripada kos, telah mengganggu susunan yang telah ditetapkan. Pencapaian ini menggariskan kekuatan China yang semakin meningkat dalam bidang kecerdasan buatan.
Pada hari Khamis, syarikat permulaan itu mendedahkan bahawa varian kemas kini R1-0528 telah dicipta dengan menggunakan proses penaakulan model itu kepada model Qwen 3 8B Base Alibaba. Proses ini, yang dikenali sebagai penyulingan, menghasilkan peningkatan prestasi lebih daripada 10% berbanding model Qwen 3 asal.
DeepSeek percaya bahawa rantai pemikiran yang diperoleh daripada DeepSeek-R1-0528 akan menjadi penting untuk kedua-dua penyelidikan akademik mengenai model penaakulan dan pembangunan perindustrian yang memfokuskan pada model berskala kecil.
Respons Industri dan Prospek Masa Depan
Bloomberg melaporkan mengenai kemas kini itu pada hari Rabu, memetik wakil DeepSeek yang menyatakan dalam kumpulan WeChat bahawa syarikat itu telah menyelesaikan "peningkatan percubaan kecil" dan pengguna boleh mula mengujinya.
Industri AI dan pemerhati teknologi memantau dengan teliti riak daripada kemajuan DeepSeek kerana mereka terus mencabar status quo dan menolak sempadan keupayaan AI.
Sebagai tindak balas kepada peningkatan persaingan daripada Deepseek, Gemini Google telah memperkenalkan peringkat akses diskaun, manakala OpenAI telah menurunkan harga dan mengeluarkan model o3 Mini yang memerlukan kurang kuasa pengkomputeran. Tindakan ini menunjukkan bahawa syarikat AS menyedari ancaman persaingan China yang semakin meningkat dan sedang menyesuaikan strategi mereka dengan sewajarnya.
DeepSeek masih dijangka mengeluarkan R2. Reuters melaporkan pada bulan Mac, memetik sumber, bahawa keluaran R2 pada mulanya dirancang untuk bulan Mei. DeepSeek juga mengeluarkan peningkatan kepada model bahasa besar V3nya pada bulan Mac.
Pengajaran Utama daripada Kemajuan DeepSeek
Peningkatan model R1 DeepSeek menandakan pencapaian penting dalam konteks pembangunan AI global, dan ia menimbulkan beberapa perkara penting untuk dipertimbangkan:
Mentakrifkan Semula Kos Pembangunan AI
Secara tradisinya, dipercayai bahawa membangunkan model AI termaju memerlukan modal yang besar dan kuasa pengkomputeran yang besar. Kejayaan DeepSeek dengan R1 asal dan kini kemas kini R1-0528 mencabar tanggapan ini. Syarikat itu telah menunjukkan bahawa kemajuan ketara adalah mungkin walaupun tanpa pelaburan sumber yang besar yang biasanya dikaitkan dengan pembangunan AI, membuka laluan baharu untuk inovasi dan persaingan.
Transformasi Landskap AI Global
Kebangkitan DeepSeek mempamerkan dinamik yang berubah-ubah dalam landskap AI global. Walaupun AS secara tradisinya menguasai sektor AI, kemunculan pesaing hebat seperti DeepSeek menyoroti kepentingan China yang semakin meningkat dalam bidang ini.
Intipati Model Penaakulan
Model penaakulan ialah bidang kritikal pembangunan AI, membolehkan mesin memproses maklumat, membuat kesimpulan dan membuat keputusan dengan cara yang lebih menyerupai kecerdasan manusia. Model R1 DeepSeek, terutamanya R1-0528, telah menunjukkan keupayaan penaakulan yang mengagumkan, memberi kesan kepada bidang yang terdiri daripada penjanaan kod hingga penulisan kreatif.
Pelaksanaan Perindustrian
Kemajuan yang dicapai oleh DeepSeek mempunyai implikasi yang signifikan untuk pelbagai industri. Prestasi model R1-0528 yang dipertingkatkan mempunyai aplikasi yang berpotensi dalam bidang seperti perkhidmatan pelanggan, penciptaan kandungan dan pembangunan perisian, di mana AI boleh dimanfaatkan untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti.
Falsafah Rantai Pemikiran
Penekanan DeepSeek pada pendekatan rantai pemikiran, seperti yang dibuktikan dengan memanfaatkan model R1-0528 untuk meningkatkan model Qwen 3 8B Base Alibaba, adalah penting. Ini menyoroti kepentingan penaakulan berstruktur dalam pembangunan AI, di mana model direka untuk menganalisis maklumat secara sistematik dan membuat kesimpulan logik.
Pelembutan Halusinasi
Pengurangan dalam "halusinasi" yang dicapai oleh DeepSeek dalam kemas kini R1-0528 ialah langkah penting ke hadapan. Halusinasi, di mana model AI menjana maklumat palsu atau mengelirukan, adalah cabaran biasa dalam pembangunan AI. Kejayaan DeepSeek dalam mengurangkan halusinasi menggariskan komitmennya untuk menghasilkan output AI yang boleh dipercayai dan tepat.
Persaingan dan Kerjasama Terbuka
Respons industri AI terhadap kemajuan DeepSeek, yang dicirikan oleh pengurangan harga dan pengenalan model yang lebih kecil oleh syarikat seperti Google dan OpenAI, menunjukkan sifat terbuka dan kompetitif sektor ini.
Model Penaakulan dan Landskap AI
Usaha DeepSeek mempunyai pengajaran yang meluas untuk bidang AI yang lebih luas, dan bukan hanya tentang mengatasi gergasi industri atau menurunkan harga. Penekanan syarikat pada peningkatan model penaakulan menyoroti keperluan untuk memberi tumpuan kepada penyelidikan asas yang akan meningkatkan keupayaan AI untuk memahami dan bertindak balas terhadap input bernuansa serta menghasilkan output yang tepat dan berguna.
Keupayaan menaakul dalam AI merujuk kepada kapasiti sistem AI untuk melibatkan diri dalam inferens logik, pemikiran kritis, dan penyelesaian masalah dengan cara yang meniru kognisi manusia. Keupayaan ini penting untuk sistem AI berfungsi dengan berkesan dalam senario dunia sebenar yang kompleks. Berikut adalah beberapa aspek dan aplikasi utama keupayaan penaakulan dalam AI:
Inferens Logik
Inferens logik melibatkan keupayaan sistem AI untuk membuat kesimpulan berdasarkan set premis atau fakta. Ini sering dicapai menggunakan sistem logik formal, seperti logik proposisional, logik predikat, atau bentuk yang lebih maju seperti logik deskripsi.
Penaakulan Abduktif
Penaakulan abduktif ialah sejenis inferens logik yang bermula dengan pemerhatian dan kemudian mencari penjelasan yang paling mudah dan paling berkemungkinan.
Penaakulan Kausal
Penaakulan kausal berfokus pada memahami hubungan sebab dan akibat. Sistem AI yang boleh melakukan penaakulan kausal boleh meramalkan kesan intervensi, mendiagnosis masalah, dan mereka bentuk intervensi untuk mencapai hasil yang spesifik.
Penaakulan Akal Sejagat
Penaakulan akal sejagat melibatkan keupayaan untuk memahami dan menggunakan pengetahuan am tentang dunia untuk menyelesaikan masalah. Ini merupakan salah satu bidang yang paling mencabar dalam AI kerana ia memerlukan sistem untuk mempunyai storan pengetahuan implisit yang luas yang diperoleh manusia melalui pengalaman seharian.
Penaakulan Temporal
Penaakulan temporal melibatkan pemahaman dan penaakulan tentang masa dan peristiwa yang berlaku dari semasa ke semasa. Ini adalah penting untuk aplikasi seperti perancangan, penjadualan dan pemahaman peristiwa sejarah.
Penaakulan Spatial
Penaakulan spatial ialah keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang hubungan spatial antara objek. Ini digunakan dalam robotik, navigasi autonomi, dan realiti maya.
Penaakulan Analog
Penaakulan analog melibatkan mengenal pasti persamaan antara situasi atau konsep yang berbeza dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat kesimpulan. Ini berguna untuk pembelajaran, penyelesaian masalah dan tugas kreatif.
Perwakilan Pengetahuan
Penaakulan yang berkesan memerlukan perwakilan pengetahuan berstruktur. Pelbagai kaedah boleh digunakan untuk mewakili pengetahuan dalam sistem AI, termasuk:
- Rangkaian Semantik: Mewakili pengetahuan sebagai graf konsep yang saling berkaitan.
- Ontologi: Perwakilan pengetahuan formal yang mentakrifkan konsep, sifat dan hubungan mereka.
- Graf Pengetahuan: Rangkaian entiti dan hubungan berskala besar yang mewakili pengetahuan dunia sebenar.
Ketidakpastian dalam Penaakulan
Banyak senario dunia sebenar melibatkan ketidakpastian. Sistem AI perlu dapat menaakul dengan berkesan di bawah ketidakpastian menggunakan teknik seperti:
- Teori Kebarangkalian: Menetapkan kebarangkalian kepada hasil yang berbeza dan menggunakan kebarangkalian ini untuk membuat keputusan.
- Rangkaian Bayesian: Model grafik yang mewakili pergantungan kebarangkalian antara pemboleh ubah.
- Logik Kabur: Menangani darjah kebenaran dan bukannya nilai benar atau palsu binari.
Aplikasi Penaakulan dalam AI
- Diagnosis Perubatan: Sistem AI boleh menggunakan penaakulan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan simptom, sejarah perubatan dan hasil ujian.
- Analisis Kewangan: AI boleh menaakul tentang data kewangan untuk mengesan penipuan, menilai risiko dan membuat cadangan pelaburan.
- Penaakulan Undang-undang: AI boleh digunakan untuk menganalisis dokumen undang-undang, meramalkan hasil undang-undang dan membantu dalam penyelidikan undang-undang.
- Perkhidmatan Pelanggan: Chatbot berkuasa AI boleh menggunakan penaakulan untuk memahami pertanyaan pelanggan dan memberikan penyelesaian yang relevan.
- Sistem Autonomi: Penaakulan adalah penting untuk kenderaan autonomi, robot dan dron untuk menavigasi, merancang dan berinteraksi dengan persekitaran mereka.
Cabaran dan Hala Tuju Masa Depan
Walaupun terdapat kemajuan yang ketara, beberapa cabaran masih wujud dalam bidang penaakulan dalam AI:
- Pemerolehan Pengetahuan: Mengumpul dan mewakili jumlah pengetahuan yang besar yang diperlukan untuk penaakulan yang berkesan merupakan cabaran utama.
- Keterkalaan: Mengembangkan sistem penaakulan untuk mengendalikan masalah yang besar dan kompleks boleh menjadi sukar.
- Pemahaman Kontekstual: Sistem AI sering bergelut untuk memahami konteks di mana penaakulan digunakan.
- Kebolehjelasan: Menjadikan proses penaakulan telus dan boleh difahami manusia tetap menjadi cabaran.
Hala tuju penyelidikan masa depan termasuk membangunkan algoritma penaakulan yang lebih canggih, menyepadukan penaakulan dengan teknik AI lain seperti pembelajaran mesin, dan mewujudkan kaedah perwakilan pengetahuan yang lebih teguh dan boleh skala.
Usaha DeepSeek untuk memperhalusi model R1nya menandakan dedikasi terhadap usaha ini dan menggariskan kepentingan inovasi berterusan dalam sektor AI. Memandangkan AI terus berkembang, keupayaan penaakulan akan menjadi penting dalam memupuk sistem pintar yang boleh menangani cabaran rumit dan memperkaya kewujudan manusia.