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雪佛龙首席执行官Mike Wirth在一次采访中表示:“DeepSeek实际上强调了全球对人工智能领导地位的竞争是多么激烈和紧迫。“我们将看到这些模型在整个经济中的应用激增。对人工智能的需求,对电力的需求将会增长,并反映出来。”


在该研究中研究人员发现,自主机器系统中不同单元的鲁棒性存在显著差异。其中,传感器的感知和建图功能等前端相对来说鲁棒性较强,而路径规划和控制等后端则鲁棒性较差。


DeepSeek的登场,让世界看到了中国的技术潜力,国内AI产业链的公司将获得利好。著名华尔街投资人凯西·伍德此前表示,DeepSeek证明了在AI领域成功并不需要那么多钱,并加速了成本崩溃。华泰证券研报认为,此次DeepSeek凭借低成本、高性能优势引发市场波动,或推动投资者重新评估中国科技企业在AI赛道的技术潜力,中国科技股或迎来价值重估行情。


香港大学黄超教授表示,目前其团队已经开始用上 DeepSeek。其表示,DeepSeek 的工具和模型确实很给力。比如,在开发一些复杂任务时,DeepSeek 模型的效果还算不错,也让外界 AI 开发者看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能。特别值得一提的是,DeepSeek-R1 模型使用强化学习来增强模型推理能力的设计,这和黄超团队的研究方向特别契合。之前,他和团队也曾尝试使用低成本的强化学习方法,以让模型在 Agent 任务中表现得更好,比如让 AI 在复杂环境中做出更聪明的决策等。而 DeepSeek- R1 所采用的奖励函数设计方案以及如何在不增加太多计算开销的情况下提升模型的推理能力等方法,都给其带来了较多启发。接下来,他和团队打算继续基于 DeepSeek 做一些更有意思的探索。


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