在人工智能這個高風險的競技場中，巨頭們相互碰撞，突破性進展似乎一夜之間就能重塑格局。來自中國的一家相對較新的競爭者正吸引著全球的目光。DeepSeek，這家僅能追溯到2023年的AI新創公司，憑藉其令人印象深刻的技術展示以及圍繞其下一個潛在飛躍的持續熱議，已迅速從默默無聞走向討論的前沿。正當世界期待其備受讚譽模型的繼任者時，DeepSeek與學術界的精英合作，悄然推出了一種旨在解決AI最持久挑戰之一——高級推理——的複雜新技術。
AI認知的複雜挑戰
當前一代的大型語言模型（LLMs）以其生成類人文本、翻譯語言甚至編寫程式碼的能力驚艷了世界。然而，從模式識別和概率性文本生成，邁向真正的推理——即邏輯處理資訊、進行推斷和解決複雜問題的能力——仍然是一個重大的障礙。這就好比一個AI能描述棋盤，與另一個能像特級大師一樣制定策略之間的區別。實現這種更深層次的認知能力是許多研究實驗室的終極目標，它預示著AI系統不僅能言善辯，而且能在複雜任務中成為真正智能且可靠的夥伴。追求這一目標需要創新的方法，不僅僅是擴大模型規模或訓練數據。它要求採用新的方法論來教導這些複雜的數位心智如何思考，而不僅僅是說些什麼。
開闢新路：GRM與原則性批判的協同作用
正是在這樣的背景下，DeepSeek與著名的清華大學的研究人員合作，引入了一種可能具有突破性的方法論。他們的方法，在一篇發表於科學儲存庫arXiv的論文中有詳細闡述，並非單一的萬靈丹，而是兩種不同技術的精心組合：Generative Reward Modelling (GRM) 和 Self-Principled Critique Tuning。
讓我們來解析這個雙重策略：
Generative Reward Modelling (GRM)： 在AI領域，獎勵模型的核心目標是引導模型的行為朝向人類認為理想或正確的結果。傳統上，這可能涉及人類對不同的AI回應進行排序，創建一個偏好數據集供模型學習。GRM似乎代表了這一概念的演進，可能涉及以更動態或複雜的方式生成或精煉獎勵信號本身的方法，從而可能減少對費力的人工標註的依賴，同時仍能有效捕捉細微的人類偏好。其目標是讓LLM更好地理解什麼構成一個’好’的答案，而不僅僅是語法正確或統計上可能的答案。這是關於將AI的內部指南針與人類的價值觀和目標對齊。
Self-Principled Critique Tuning： 這個組成部分提出了一種有趣的自我改進機制。LLM不再僅僅依賴外部反饋（來自人類或模型生成），而是可能被訓練來根據一組預定義的原則或規則評估其自身的推理過程。這可能涉及模型學習在其自己生成的輸出中識別邏輯謬誤、不一致性或偏離期望推理模式的情況。這類似於不僅教AI答案，還教它邏輯和批判性思維的基本原則，使其能夠自主地完善其回應。這種內部批判循環可以顯著增強模型推理能力的穩健性和可靠性。
研究人員斷言，採用這種組合技術的模型，被稱為DeepSeek-GRM，已經展現出顯著的成功。根據他們的論文，這些模型達到的性能水平與現有的、強大的公共獎勵模型’具有競爭力’。這一說法，如果通過更廣泛的測試和應用得到驗證，則意味著在開發能夠更有效、更高效地進行推理的LLM方面邁出了重要一步，當面對多樣化的用戶查詢時，能夠更快地提供更高質量的結果。它標誌著一條通往不僅功能強大，而且更符合人類對邏輯連貫性和準確性期望的AI系統的潛在途徑。
開放性的戰略考量
為他們的策略增添另一層面的是，DeepSeek和清華大學的研究人員表示，打算將DeepSeek-GRM模型開源。雖然具體的時間表尚未披露，但此舉符合AI行業內一個日益增長但複雜的趨勢。
為什麼一家正在開發潛在尖端技術的公司會選擇分享它？動機可能是多方面的：
- 社群參與和反饋： 將模型發布到開源領域，會邀請全球開發者社群進行審查、測試和改進。這可以加速開發，發現缺陷，並促進遠超單一組織能力的創新。
- 建立信任和透明度： 在一個有時以不透明為特徵的領域，開源可以建立善意，並將公司確立為致力於共同推進技術的合作夥伴。DeepSeek本身在今年早些時候開源程式碼儲存庫時，就曾強調致力於’以完全透明的方式取得真誠進展’。
- 設定標準和推動採用： 免費提供強大的模型或技術可以鼓勵其廣泛採用，有可能將其確立為事實上的標準，並圍繞公司的技術建立一個生態系統。
- 吸引人才： 開源貢獻通常是吸引頂尖AI人才的強大磁石，這些人才往往被鼓勵開放和協作的環境所吸引。
- 競爭動態： 在某些情況下，開源可能是一種戰略舉措，旨在對抗由大型競爭對手提供的封閉、專有模型的主導地位，從而拉平競爭環境或將技術堆疊的某些層級商品化。
DeepSeek繼早前發布程式碼儲存庫之後，又表明了開源GRM的意圖，這表明其採取了一種深思熟慮的策略，即在保持對未來產品發布一定程度的企業自主權的同時，擁抱開放性的某些方面。這種經過計算的透明度，在競爭激烈的全球AI格局中，對於建立勢頭和信譽可能至關重要。
成功的迴響與未來的低語
詳細介紹新推理方法論的學術論文發布之際，正值人們對DeepSeek未來發展軌跡充滿明顯期待之時。該公司仍在享受其先前發布所帶來的認可浪潮：
- DeepSeek-V3： 其基礎模型引起了廣泛關注，特別是在2024年3月升級（DeepSeek-V3-0324）後，該版本宣稱增強了推理能力、改進了網頁開發能力以及更熟練的中文寫作技巧。
- DeepSeek-R1： 這款專注於推理的模型引起了巨大轟動，以其令人印象深刻的性能基準，特別是相對於其計算成本而言，震驚了全球科技界。它證明了高水平的推理能力有可能以更高效的方式實現，挑戰了既有的領導者。
這一往績不可避免地引發了對下一代產品，大概是DeepSeek-R2的猜測。路透社（Reuters）在春末的一篇報導暗示，R2的發布可能迫在眉睫，最早可能在2024年6月，這表明該公司有雄心迅速利用其日益增長的聲望。然而，DeepSeek本身通過其官方渠道對此事保持著明顯的沉默。有趣的是，中國媒體報導稱，一個與該公司相關的客戶服務帳號在與商業客戶的私人群聊中否認了即將發布的時間表。
這種沉默是DeepSeek迄今為止運營風格的特點。儘管身處全球聚光燈下，這家由企業家梁文鋒（Liang Wenfeng）創立、總部位於杭州的新創公司，基本上避免了公開聲明和市場營銷的喧囂。其重心似乎高度集中在研究與開發上，讓其模型的性能自己說話。這種’用事實說話，而非空談’（show, don’t tell）的方法，雖然可能讓渴望明確路線圖的市場觀察者感到沮喪，但卻突顯了其對實質性技術進步而非過早炒作的承諾。
幕後力量：遠見領導與資金實力
要理解DeepSeek的迅速崛起，需要審視其創始人和財務支持。梁文鋒（Liang Wenfeng），這位40歲的企業家，不僅是一位AI遠見者，也是DeepSeek母公司High-Flyer Quant的創始人。
這種聯繫至關重要。High-Flyer Quant是一家成功的對沖基金，其雄厚的財力為DeepSeek計算密集型的研發工作提供了關鍵的燃料。訓練最先進的LLMs需要巨大的計算能力和龐大的數據集，這構成了一個顯著的進入壁壘。High-Flyer Quant的支持有效地為DeepSeek提供了在技術上競爭所需的雄厚財力，資助了昂貴的硬體、人才引進以及推動AI邊界所需的廣泛實驗。
量化金融和人工智能這兩個世界之間也存在潛在的協同效應。這兩個領域都嚴重依賴處理海量數據、識別複雜模式和建立複雜的預測模型。在High-Flyer Quant內部處理金融數據和算法所磨練出的專業知識，很可能為DeepSeek的AI事業提供了寶貴的交叉借鑒。
梁文鋒本人不僅僅是一位金融家，也在技術上做出貢獻。2024年2月，他共同撰寫了一項技術研究，探討’原生稀疏注意力’（native sparse attention），這是一種旨在提高LLMs在處理非常大的上下文或數據量時效率的技術——這是推進AI能力的另一個關鍵領域。這種企業家領導力、技術洞察力和雄厚財力支持的結合，構成了一股推動DeepSeek進步的強大力量。
駕馭全球AI格局：技術、雄心與地緣政治
DeepSeek的崛起和技術進步不能孤立地看待。它們發生在全球人工智能激烈競爭的大背景下，尤其是在美國和中國之間。兩國都將AI霸權視為未來經濟增長和國家安全的關鍵，從而進行了大規模投資和戰略部署。
在這種環境下，像DeepSeek這樣的傑出公司不可避免地會吸引國家的關注。這一點的重要性在2024年2月下旬得到了突顯，當時梁文鋒參加了在北京舉行的一個關於科技企業家的座談會，該座談會由中國國家主席習近平親自主持。將DeepSeek的創始人納入如此高規格的會議，標誌著最高層的認可，並將這家新創公司定位為中國AI雄心的潛在旗手。
無論在國內還是國際上，DeepSeek越來越被譽為中國技術韌性及其在AI前沿創新能力的證明，儘管美國持續努力限制中國獲取對AI發展至關重要的先進半導體技術。這種國家的關注既帶來了機遇也帶來了壓力。它可以解鎖更多的資源和支持，但也可能使公司受到更大的地緣政治審查。
隨著DeepSeek繼續其工作，完善像GRM和自律批判這樣的推理方法論，可能準備其下一代R2模型，並在其經過計算的開放策略中航行，它不僅僅是一家科技公司，而且是一個複雜全球棋盤上的重要參與者。它的歷程代表了一個關於雄心、創新、戰略融資以及在我們這個時代決定性技術競賽中技術進步與國家利益之間複雜相互作用的引人入勝的案例研究。對研發的低調專注，加上定期發布真正令人印象深刻的技術，表明其旨在人工智能推理這一關鍵領域建立可持續領導地位的長期戰略。