செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில், பெரும் நிறுவனங்கள் மோதிக்கொள்ளும் மற்றும் புதிய கண்டுபிடிப்புகள் ஒரே இரவில் நிலப்பரப்பை மாற்றியமைக்கும் உயர்-பங்கு அரங்கில், சீனாவிலிருந்து ஒப்பீட்டளவில் ஒரு புதிய போட்டியாளர் உலகளாவிய கவனத்தை ஈர்த்து வருகிறார். DeepSeek, 2023 இல் மட்டுமே அதன் தோற்றத்தைக் கண்டறிந்த ஒரு AI ஸ்டார்ட்அப், ஈர்க்கக்கூடிய தொழில்நுட்ப செயல்விளக்கங்கள் மற்றும் அதன் அடுத்த சாத்தியமான முன்னேற்றத்தைச் சுற்றியுள்ள தொடர்ச்சியான சலசலப்புகளால், தெளிவின்மையிலிருந்து விவாதங்களின் முன்னணியில் விரைவாக நகர்ந்துள்ளது. உலகம் அதன் ஏற்கனவே பாராட்டப்பட்ட மாடல்களின் வாரிசை எதிர்பார்த்துக் கொண்டிருக்கும் வேளையில், DeepSeek, கல்வித்துறை மனங்களுடன் இணைந்து, AI இன் மிகவும் நிலையான சவால்களில் ஒன்றான மேம்பட்ட பகுத்தறிவைக் கையாள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு அதிநவீன புதிய நுட்பத்தை அமைதியாக வெளியிட்டுள்ளது.
AI அறிவாற்றலின் சிக்கலான சவால்
தற்போதைய தலைமுறை பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்குதல், மொழிகளை மொழிபெயர்த்தல் மற்றும் குறியீட்டை எழுதுதல் போன்ற திறன்களால் உலகை திகைக்க வைத்துள்ளது. இருப்பினும், வடிவ அங்கீகாரம் மற்றும் நிகழ்தகவு உரை உருவாக்கத்திற்கு அப்பால் உண்மையான பகுத்தறிவை நோக்கி நகர்வது - தகவல்களை தர்க்கரீதியாக செயலாக்குதல், அனுமானங்களை வரைதல் மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக உள்ளது. இது ஒரு சதுரங்கப் பலகையை விவரிக்கக்கூடிய AI க்கும் ஒரு கிராண்ட்மாஸ்டரைப் போல வியூகம் வகுக்கக்கூடிய AI க்கும் உள்ள வித்தியாசம். இந்த ஆழமான அறிவாற்றல் திறனை அடைவது பல ஆராய்ச்சி ஆய்வகங்களுக்கு புனித கிரெயிலாக உள்ளது, இது சிக்கலான பணிகளில் வெறும் சொற்பொழிவாளர்களாக மட்டுமல்லாமல் உண்மையிலேயே புத்திசாலித்தனமான மற்றும் நம்பகமான கூட்டாளர்களாக இருக்கும் AI அமைப்புகளை உறுதியளிக்கிறது. இந்த முயற்சிக்கு மாதிரி அளவு அல்லது பயிற்சித் தரவை வெறுமனே அதிகரிப்பதைத் தாண்டிய புதுமையான அணுகுமுறைகள் தேவை. இந்த சிக்கலான டிஜிட்டல் மனங்களுக்கு எப்படி சிந்திக்க வேண்டும் என்பதை கற்பிப்பதற்கான புதிய வழிமுறைகளை இது கோருகிறது, என்ன சொல்ல வேண்டும் என்பதை மட்டுமல்ல.
ஒரு புதிய பாதையை உருவாக்குதல்: GRM மற்றும் கொள்கை அடிப்படையிலான விமர்சனத்தின் ஒருங்கிணைப்பு
இந்த பின்னணியில்தான் DeepSeek, மதிப்புமிக்க Tsinghua பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களுடன் இணைந்து, ஒரு சாத்தியமான புரட்சிகரமான வழிமுறையை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. அறிவியல் களஞ்சியமான arXiv இல் வெளியிடப்பட்ட ஒரு கட்டுரையில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள அவர்களின் அணுகுமுறை, ஒரு ஒற்றை வெள்ளித் தோட்டா அல்ல, மாறாக இரண்டு தனித்துவமான நுட்பங்களின் கவனமாக கட்டமைக்கப்பட்ட கலவையாகும்: Generative Reward Modelling (GRM) மற்றும் Self-Principled Critique Tuning.
இந்த இரட்டை உத்தியை விரிவாகப் பார்ப்போம்:
Generative Reward Modelling (GRM): அதன் மையத்தில், AI இல் வெகுமதி மாதிரியாக்கம் என்பது மனிதர்கள் விரும்பத்தக்கதாக அல்லது சரியானதாகக் கருதும் விளைவுகளை நோக்கி ஒரு மாதிரியின் நடத்தையை வழிநடத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பாரம்பரியமாக, இது மனிதர்கள் வெவ்வேறு AI பதில்களை தரவரிசைப்படுத்துவதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம், இது மாதிரி கற்கும் ஒரு விருப்பத் தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறது. GRM இந்த கருத்தின் பரிணாம வளர்ச்சியைக் குறிப்பதாகத் தோன்றுகிறது, இதில் வெகுமதி சமிக்ஞைகள் மிகவும் ஆற்றல்மிக்க அல்லது அதிநவீன முறையில் உருவாக்கப்படுகின்றன அல்லது செம்மைப்படுத்தப்படுகின்றன, இது கடினமான மனித சிறுகுறிப்பைச் சார்ந்திருப்பதைக் குறைக்கும் அதே வேளையில் நுணுக்கமான மனித விருப்பங்களை திறம்படப் பிடிக்கிறது. இலக்கண ரீதியாக சரியான அல்லது புள்ளிவிவர ரீதியாக சாத்தியமான ஒன்றை மட்டுமல்ல, ‘நல்ல’ பதில் என்ன என்பதைப் பற்றிய சிறந்த புரிதலை LLM க்கு வழங்குவதே இதன் குறிக்கோள். இது AI இன் உள் திசைகாட்டியை மனித மதிப்புகள் மற்றும் நோக்கங்களுடன் சீரமைப்பதாகும்.
Self-Principled Critique Tuning: இந்த கூறு சுய-முன்னேற்றத்திற்கான ஒரு புதிரான பொறிமுறையை பரிந்துரைக்கிறது. வெளிப்புற பின்னூட்டத்தை (மனிதன் அல்லது மாதிரி உருவாக்கியது) மட்டுமே நம்புவதற்குப் பதிலாக, LLM ஆனது முன் வரையறுக்கப்பட்ட கொள்கைகள் அல்லது விதிகளின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் அதன் சொந்த பகுத்தறிவு செயல்முறைகளை மதிப்பீடு செய்ய பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. இது மாதிரி அதன் சொந்த உருவாக்கப்பட்ட வெளியீடுகளுக்குள் தர்க்கரீதியான தவறுகள், முரண்பாடுகள் அல்லது விரும்பிய பகுத்தறிவு முறைகளிலிருந்து விலகல்களை அடையாளம் காண கற்றுக்கொள்வதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். இது AI க்கு பதில்களை மட்டுமல்ல, தர்க்கம் மற்றும் விமர்சன சிந்தனையின் அடிப்படைக் கொள்கைகளையும் கற்பிப்பதற்கு ஒப்பானது, அதன் பதில்களை தன்னாட்சி முறையில் செம்மைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த உள் விமர்சன வளையம் மாதிரியின் பகுத்தறிவு திறன்களின் வலிமை மற்றும் நம்பகத்தன்மையை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.
DeepSeek-GRM என பெயரிடப்பட்ட இந்த ஒருங்கிணைந்த நுட்பத்தை உள்ளடக்கிய மாதிரிகள் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியை வெளிப்படுத்தியுள்ளன என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் கூறுகின்றனர். அவர்களின் கட்டுரையின்படி, இந்த மாதிரிகள் ஏற்கனவே உள்ள, சக்திவாய்ந்த பொது வெகுமதி மாதிரிகளுடன் ‘போட்டித்தன்மை வாய்ந்த’ செயல்திறன் நிலைகளை அடைந்தன. இந்த கூற்று, பரந்த சோதனை மற்றும் பயன்பாடு மூலம் சரிபார்க்கப்பட்டால், பல்வேறு பயனர் வினவல்களை எதிர்கொள்ளும்போது விரைவாக உயர்தர முடிவுகளை வழங்கும், மிகவும் திறம்பட மற்றும் திறமையாக பகுத்தறியக்கூடிய LLM களை உருவாக்குவதில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியை பரிந்துரைக்கிறது. இது சக்திவாய்ந்தவை மட்டுமல்ல, தர்க்கரீதியான ஒத்திசைவு மற்றும் துல்லியத்திற்கான மனித எதிர்பார்ப்புகளுடன் மிகவும் சீரமைக்கப்பட்ட AI அமைப்புகளுக்கான சாத்தியமான பாதையைக் குறிக்கிறது.
வெளிப்படைத்தன்மையின் வியூகக் கணக்கீடு
அவர்களின் வியூகத்திற்கு மற்றொரு அடுக்கைச் சேர்த்து, DeepSeek மற்றும் Tsinghua ஆராய்ச்சியாளர்கள் DeepSeek-GRM மாதிரிகளை திறந்த மூலமாக மாற்றும் நோக்கத்தை சுட்டிக்காட்டினர். ஒரு குறிப்பிட்ட காலக்கெடு வெளியிடப்படாமல் இருந்தாலும், இந்த நடவடிக்கை AI தொழில்துறையில் வளர்ந்து வரும், சிக்கலான போக்கோடு ஒத்துப்போகிறது.
சாத்தியமான அதிநவீன தொழில்நுட்பத்தை உருவாக்கும் ஒரு நிறுவனம் ஏன் அதைப் பகிரத் தேர்ந்தெடுக்கும்? உந்துதல்கள் பன்முகத்தன்மை கொண்டதாக இருக்கலாம்:
- சமூக ஈடுபாடு மற்றும் பின்னூட்டம்: மாதிரிகளை திறந்த மூல களத்தில் வெளியிடுவது உலகளாவிய டெவலப்பர் சமூகத்திடமிருந்து ஆய்வு, சோதனை மற்றும் மேம்பாட்டிற்கு அழைப்பு விடுக்கிறது. இது வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்தலாம், குறைபாடுகளைக் கண்டறியலாம் மற்றும் ஒரு தனி நிறுவனத்தின் திறனைத் தாண்டி புதுமைகளை வளர்க்கலாம்.
- நம்பிக்கை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையைக் கட்டியெழுப்புதல்: சில சமயங்களில் ஒளிபுகாநிலையால் வகைப்படுத்தப்படும் ஒரு துறையில், திறந்த மூலமாக்கல் நல்லெண்ணத்தை உருவாக்கலாம் மற்றும் தொழில்நுட்பத்தை கூட்டாக முன்னேற்றுவதற்கு உறுதியளிக்கும் ஒரு கூட்டுறவு வீரராக ஒரு நிறுவனத்தை நிறுவலாம். DeepSeek இந்த ஆண்டின் தொடக்கத்தில் குறியீடு களஞ்சியங்களைத் திறந்த மூலமாக மாற்றியபோது ‘முழு வெளிப்படைத்தன்மையுடன் நேர்மையான முன்னேற்றத்திற்கு’ ஒரு உறுதிப்பாட்டை முன்னர் வலியுறுத்தியது.
- தரநிலைகளை அமைத்தல் மற்றும் தத்தெடுப்பை ஊக்குவித்தல்: ஒரு சக்திவாய்ந்த மாதிரி அல்லது நுட்பத்தை இலவசமாகக் கிடைக்கச் செய்வது அதன் பரவலான தத்தெடுப்பை ஊக்குவிக்கும், இது ஒரு நடைமுறைத் தரமாக நிறுவப்பட்டு நிறுவனத்தின் தொழில்நுட்பத்தைச் சுற்றி ஒரு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை உருவாக்கலாம்.
- திறமையாளர்களை ஈர்த்தல்: திறந்த மூல பங்களிப்புகள் பெரும்பாலும் சிறந்த AI திறமையாளர்களை ஈர்க்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த காந்தமாக செயல்படுகின்றன, அவர்கள் பெரும்பாலும் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கும் சூழல்களுக்கு ஈர்க்கப்படுகிறார்கள்.
- போட்டி இயக்கவியல்: சில சந்தர்ப்பங்களில், திறந்த மூலமாக்கல் என்பது பெரிய போட்டியாளர்களால் வழங்கப்படும் மூடிய, தனியுரிம மாதிரிகளின் ஆதிக்கத்தை எதிர்கொள்வதற்கும், விளையாட்டுக் களத்தை சமன் செய்வதற்கும் அல்லது தொழில்நுட்ப அடுக்கின் சில அடுக்குகளைப் பொருளாக்குவதற்கும் ஒரு வியூக நகர்வாக இருக்கலாம்.
DeepSeek இன் GRM ஐ திறந்த மூலமாக்குவதற்கான கூறப்பட்ட நோக்கம், அதன் முந்தைய குறியீடு களஞ்சியங்களின் வெளியீட்டைத் தொடர்ந்து, எதிர்கால தயாரிப்பு வெளியீடுகள் தொடர்பாக ஒரு குறிப்பிட்ட அளவு கார்ப்பரேட் விருப்பத்தை பராமரிக்கும் அதே வேளையில், வெளிப்படைத்தன்மையின் சில அம்சங்களைத் தழுவும் ஒரு வேண்டுமென்றே வியூகத்தை பரிந்துரைக்கிறது. இந்த கணக்கிடப்பட்ட வெளிப்படைத்தன்மை, கடுமையாகப் போட்டியிடும் உலகளாவிய AI நிலப்பரப்பில் வேகம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையைக் கட்டியெழுப்புவதில் முக்கியமானதாக நிரூபிக்கப்படலாம்.
வெற்றியின் எதிரொலிகள் மற்றும் அடுத்து என்ன என்பதன் கிசுகிசுக்கள்
புதிய பகுத்தறிவு வழிமுறையை விவரிக்கும் கல்வித் தாள், DeepSeek இன் எதிர்காலப் பாதையைச் சுற்றியுள்ள ஒரு தெளிவான எதிர்பார்ப்பு உணர்வுக்கு மத்தியில் வருகிறது. நிறுவனம் அதன் முந்தைய வெளியீடுகளால் உருவாக்கப்பட்ட அங்கீகார அலையில் இன்னும் சவாரி செய்கிறது:
- DeepSeek-V3: அதன் அடித்தள மாதிரி குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றது, குறிப்பாக மார்ச் 2024 இல் மேம்படுத்தப்பட்ட பிறகு (DeepSeek-V3-0324) மேம்பட்ட பகுத்தறிவு, மேம்படுத்தப்பட்ட வலை அபிவிருத்தி திறன்கள் மற்றும் அதிக திறமையான சீன எழுதும் திறன்களைக் கொண்டது.
- DeepSeek-R1: இந்த பகுத்தறிவு-மையப்படுத்தப்பட்ட மாதிரி கணிசமான அலைகளை உருவாக்கியது, அதன் ஈர்க்கக்கூடிய செயல்திறன் அளவுகோல்களுடன் உலகளாவிய தொழில்நுட்ப சமூகத்தை உலுக்கியது, குறிப்பாக அதன் கணக்கீட்டு செலவுடன் ஒப்பிடும்போது. இது உயர்-நிலை பகுத்தறிவு திறன்களை மிகவும் திறமையாக அடைய முடியும் என்பதை நிரூபித்தது, நிறுவப்பட்ட தலைவர்களுக்கு சவால் விடுத்தது.
இந்த சாதனைப் பதிவு தவிர்க்க முடியாமல் அடுத்த மறு செய்கை, அநேகமாக DeepSeek-R2 பற்றிய ஊகங்களைத் தூண்டுகிறது. வசந்த காலத்தின் பிற்பகுதியில் ஒரு Reuters அறிக்கை, R2 வெளியீடு உடனடி சாத்தியம் என்று பரிந்துரைத்தது, ஒருவேளை ஜூன் 2024 இல், நிறுவனத்திற்குள் அதன் உயரும் சுயவிவரத்தை விரைவாகப் பயன்படுத்திக் கொள்ளும் லட்சியத்தைக் குறிக்கிறது. இருப்பினும், DeepSeek அதன் அதிகாரப்பூர்வ சேனல்கள் மூலம் இந்த விஷயத்தில் ஒரு வெளிப்படையான மௌனத்தை பராமரித்துள்ளது. சுவாரஸ்யமாக, சீன ஊடகங்கள், நிறுவனத்துடன் தொடர்புடைய ஒரு வாடிக்கையாளர் சேவை கணக்கு, வணிக வாடிக்கையாளர்களுடனான ஒரு தனிப்பட்ட குழு அரட்டையில் உடனடி வெளியீட்டு காலக்கெடுவை மறுத்ததாக தெரிவித்தன.
இந்த தயக்கம் இதுவரை DeepSeek இன் செயல்பாட்டு பாணியின் சிறப்பியல்பு. உலகளாவிய கவனத்தில் தன்னைக் கண்டறிந்த போதிலும், தொழில்முனைவோர் Liang Wenfeng ஆல் நிறுவப்பட்ட Hangzhou-ஐ தளமாகக் கொண்ட ஸ்டார்ட்அப், பெரும்பாலும் பொது அறிவிப்புகள் மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் ஆரவாரங்களைத் தவிர்த்துள்ளது. அதன் கவனம் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் தீவிரமாக செலுத்தப்பட்டதாகத் தோன்றுகிறது, அதன் மாதிரிகளின் செயல்திறன் தனக்காகப் பேச அனுமதிக்கிறது. இந்த ‘சொல்லாதே, காட்டு’ அணுகுமுறை, உறுதியான சாலை வரைபடங்களுக்கு ஆர்வமுள்ள சந்தை பார்வையாளர்களுக்கு வெறுப்பாக இருக்கலாம் என்றாலும், முன்கூட்டிய மிகைப்படுத்தலை விட கணிசமான தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்திற்கான ஒரு உறுதிப்பாட்டை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
சிம்மாசனத்திற்குப் பின்னால் உள்ள சக்தி: தொலைநோக்கு தலைமை மற்றும் நிதி வலிமை
DeepSeek இன் விரைவான ஏற்றத்தைப் புரிந்து கொள்ள அதன் நிறுவனர் மற்றும் அதன் நிதி ஆதரவைப் பார்க்க வேண்டும். இந்த முயற்சியின் பின்னணியில் உள்ள 40 வயதான தொழில்முனைவோர் Liang Wenfeng, ஒரு AI தொலைநோக்கு பார்வையாளர் மட்டுமல்ல, DeepSeek இன் தாய் நிறுவனமான High-Flyer Quant இன் நிறுவனரும் ஆவார்.
இந்த இணைப்பு முக்கியமானது. High-Flyer Quant ஒரு வெற்றிகரமான ஹெட்ஜ் ஃபண்ட் ஆகும், மேலும் அதன் கணிசமான நிதி ஆதாரங்கள் DeepSeek இன் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு முயற்சிகளுக்கு முக்கியமான எரிபொருளை வழங்குகின்றன. அதிநவீன LLM களைப் பயிற்றுவிக்க மகத்தான கணினி சக்தி மற்றும் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகள் தேவை, இது நுழைவதற்கான குறிப்பிடத்தக்க நிதித் தடையைக் குறிக்கிறது. High-Flyer Quant இன் ஆதரவு, தொழில்நுட்ப ரீதியாகப் போட்டியிடத் தேவையான ஆழமான பைகளை DeepSeek க்கு திறம்பட வழங்குகிறது, விலையுயர்ந்த வன்பொருள், திறமையாளர்களைப் பெறுதல் மற்றும் AI இன் எல்லைகளைத் தள்ளத் தேவையான விரிவான பரிசோதனைகளுக்கு நிதியளிக்கிறது.
அளவுசார் நிதி மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு உலகங்களுக்கு இடையில் ஒரு சாத்தியமான ஒருங்கிணைப்பும் உள்ளது. இரண்டு துறைகளும் பெருமளவிலான தரவைச் செயலாக்குதல், சிக்கலான வடிவங்களைக் கண்டறிதல் மற்றும் அதிநவீன முன்கணிப்பு மாதிரிகளைக் உருவாக்குதல் ஆகியவற்றில் பெரிதும் தங்கியுள்ளன. நிதித் தரவு மற்றும் வழிமுறைகளைக் கையாள்வதில் High-Flyer Quant க்குள் மெருகூட்டப்பட்ட நிபுணத்துவம், DeepSeek இன் AI முயற்சிகளுக்கு மதிப்புமிக்க குறுக்கு-மகரந்தச் சேர்க்கையை வழங்கக்கூடும்.
Liang Wenfeng தானாகவே ஒரு நிதியாளர் மட்டுமல்ல, தொழில்நுட்ப ரீதியாகவும் பங்களிக்கிறார். பிப்ரவரி 2024 இல், அவர் ‘நேட்டிவ் ஸ்பார்ஸ் அட்டென்ஷன்’ ஐ ஆராயும் ஒரு தொழில்நுட்ப ஆய்வை இணைந்து எழுதினார், இது LLM களை மிக பெரிய சூழல்கள் அல்லது தரவு அளவுகளை செயலாக்கும்போது மிகவும் திறமையானதாக மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு நுட்பமாகும் - AI திறன்களை முன்னேற்றுவதற்கான மற்றொரு முக்கியமான பகுதி. தொழில்முனைவோர் தலைமை, தொழில்நுட்ப நுண்ணறிவு மற்றும் கணிசமான நிதி ஆதரவு ஆகியவற்றின் இந்த கலவை DeepSeek இன் முன்னேற்றத்தைத் தூண்டும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கலவையை உருவாக்குகிறது.
உலகளாவிய AI நிலப்பரப்பில் வழிசெலுத்தல்: தொழில்நுட்பம், லட்சியம் மற்றும் புவிசார் அரசியல்
DeepSeek இன் தோற்றம் மற்றும் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களை தனிமைப்படுத்திக் காண முடியாது. அவை செயற்கை நுண்ணறிவில், குறிப்பாக அமெரிக்காவிற்கும் சீனாவிற்கும் இடையிலான தீவிர உலகளாவிய போட்டியின் பரந்த சூழலில் நிகழ்கின்றன. இரு நாடுகளும் எதிர்கால பொருளாதார வளர்ச்சி மற்றும் தேசிய பாதுகாப்பிற்கு AI மேலாதிக்கத்தை முக்கியமானதாகக் கருதுகின்றன, இது பாரிய முதலீடுகள் மற்றும் வியூக முயற்சிகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
இந்த சூழலில், DeepSeek போன்ற தனித்துவமான நிறுவனங்கள் தவிர்க்க முடியாமல் தேசிய கவனத்தை ஈர்க்கின்றன. இதன் முக்கியத்துவம் பிப்ரவரி 2024 இன் பிற்பகுதியில் அடிக்கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டது, Liang Wenfeng சீன அதிபர் Xi Jinping அவர்களால் நடத்தப்பட்ட தொழில்நுட்ப தொழில்முனைவோரை மையமாகக் கொண்ட பெய்ஜிங்கில் நடந்த ஒரு கருத்தரங்கில் பங்கேற்றார். இத்தகைய உயர்மட்டக் கூட்டத்தில் DeepSeek இன் நிறுவனரைச் சேர்ப்பது மிக உயர்ந்த மட்டங்களில் அங்கீகாரத்தைக் குறிக்கிறது மற்றும் ஸ்டார்ட்அப்பை சீனாவின் AI லட்சியங்களுக்கான சாத்தியமான கொடி ஏந்தியவராக நிலைநிறுத்துகிறது.
DeepSeek உள்நாட்டிலும் சர்வதேச அளவிலும், சீனாவின் தொழில்நுட்ப பின்னடைவு மற்றும் AI இன் அதிநவீனத்தில் புதுமை படைக்கும் அதன் திறனுக்கான சான்றாக பெருகிய முறையில் பாராட்டப்படுகிறது, AI வளர்ச்சிக்கு முக்கியமான மேம்பட்ட குறைக்கடத்தி தொழில்நுட்பத்திற்கான சீனாவின் அணுகலைக் கட்டுப்படுத்த அமெரிக்கா தொடர்ந்து முயற்சிகள் மேற்கொண்ட போதிலும். இந்த தேசிய கவனம் வாய்ப்புகள் மற்றும் அழுத்தங்கள் இரண்டையும் தருகிறது. இது மேலும் வளங்களையும் ஆதரவையும் திறக்க முடியும், ஆனால் நிறுவனத்தை அதிக புவிசார் அரசியல் ஆய்வுக்கு உட்படுத்தவும் கூடும்.
DeepSeek தனது பணியைத் தொடரும்போது, GRM மற்றும் சுய-கொள்கை அடிப்படையிலான விமர்சனம் போன்ற பகுத்தறிவு வழிமுறைகளைச் செம்மைப்படுத்தி, அதன் அடுத்த தலைமுறை R2 மாதிரியைத் தயாரித்து, கணக்கிடப்பட்ட வெளிப்படைத்தன்மையின் அதன் வியூகத்தில் வழிசெலுத்துகிறது, அது ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனமாக மட்டுமல்ல, ஒரு சிக்கலான உலகளாவிய சதுரங்கப் பலகையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க வீரராகவும் செயல்படுகிறது. அதன் பயணம் லட்சியம், புதுமை, வியூக நிதி மற்றும் நமது காலத்தின் வரையறுக்கும் தொழில்நுட்பப் போட்டியில் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றம் மற்றும் தேசிய நலன்களுக்கு இடையிலான சிக்கலான இடைவினையின் ஒரு அழுத்தமான வழக்கு ஆய்வைக் குறிக்கிறது. R&D மீதான அமைதியான கவனம், அவ்வப்போது உண்மையான ஈர்க்கக்கூடிய தொழில்நுட்ப வெளியீடுகளுடன் இணைந்து, செயற்கை நுண்ணறிவு பகுத்தறிவின் முக்கியமான களத்தில் நிலையான தலைமையை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு நீண்ட கால வியூகத்தை பரிந்துரைக்கிறது.