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更关键的是， DeepSeek 跳过了美国开发者们认为必不可少的步骤，这意味着在资金、算力芯片劣势的情况下，中国乃至世界各地的AI创业公司也有可能弯道超车，不必活在大公司的阴影之下，垂直领域的专注也能帮助他们在特定场景中形成优势，避免与巨头正面竞争，找到属于自己的立足之地。

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从天空中漫天翱翔的大雕到到那随风肆意飘扬的旗帜，猎猎作响，美而不失中式浪漫，整个场景恰似一幅意境深远的写意山水画，其构图，其角度，随便截取一帧画面，都堪称是学习的典范。

“海外客人一般都是四五个人‘组团’前来，他们更加重视过程中的体验感，簪花也基本是每个‘外国团’的必选项。除了拍照，他们也很喜欢穿着中国传统服饰在古镇各打卡点游玩、体验。”李凯说，在与外国游客的交谈中他发现，越来越多的外国游客选择定制化深度游，放慢脚步深入体验中国、近距离感知中国。春节期间来成都沉浸式体验中国年，也是不少外国人的选择。

智东西1月31日报道，在过去的24小时里，多家网络安全公司声称，已有数百家客户以隐私安全为由，要求阻止访问DeepSeek，美国国会、五角大楼以及美国海军、空军、陆军等多军种也正在开逐步禁止访问DeepSeek，意大利、爱尔兰、英国等多国政府或已开展封锁行动或计划对DeepSeek进行审查。

o1自发布以来一直广受争议，但促使Lambert 思考更久的是：我们应该根据模型的实际表现来评判它们，特别是在大规模强化学习（RL）和验证结果这两方面， 尤其是在发布了强化学习API背景下。

简单来说，就是随着模型大小、数据集大小和计算资源的增加，堆越算力和数据，获得的收益就会越大。俗称越多越牛X。然而，随着模型规模的增大，每增加相同数量的参数或计算资源，获得的性能提升逐渐减少，这叫做边际效益递减现象。