用嘴来清理主人的鞋，雅思词汇解析（123）| 直播

用嘴来清理主人的鞋

Thomas Wolf反驳了Dario关于”闭源AI比DeepSeek更先进”的两个问题：第一，技术比较不透明，Dario声称美国闭源模型比DeepSeek强得多，但使用的都是内部测试数据或者很久以前闭源模型公司发布的结论，特别是当DeepSeek公开了600万美元的训练成本，而Anthropic却模糊地说自己”花了几千万美元”却不给明细，这种对比就像拿苹果和橘子比大小。

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在此之前，刘德华在国内开启了数十场演唱会，赚得盆满钵满，尽管有一些小插曲但没有大的失误，全部演唱会都完美收官，63岁还有这个体力，也就只有63岁的张学友能跟他掰下手腕了。

被寄予厚望的海斯，在麦迪逊广场花园球馆毫无存在感可言，首发登场只得到了4分和2个篮板，不过唐斯在主场的状态也非常糟糕，面对内线实力不强的湖人整场梦游，12次出手只命中了3球，个人数据仅有11分、6个篮板和3次助攻，外线核心布伦森同样手感冰凉，18投7中只有17分进账，还出现了全队最高的6次失误。

值得一提的是，东契奇上一次身穿独行侠的球衣还是去年的圣诞大战，他当时出战16分钟提前伤退，9投5中，其中三分5中3，另外罚球1中1，得到14分5篮板2助攻1抢断。

DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例，Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型，训练成本达 数千万美元，远不是数十亿美元级别。 并且，Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前，而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月，即便如此，Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍，那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而，DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍，这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着，如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍，那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字，但从前面的分析可以看出，即使接受 DeepSeek 的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。 比如，这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异（10 倍）要小，而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明，DeepSeek-V3 并非独特的突破，也没有从根本上改变 LLM 的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在以往从未有过，具有重大的地缘政治意义。不过，美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低，而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司，但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样，美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek，而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。

据悉，耿帅一家三代都是焊工，父亲做了30多年的电焊。“手工耿”接受央视采访时透露，他初中毕业之后就出去打工了。“那年我记得应该是18岁或者16岁左右，就去外面跟着我们的一些老师傅去工地里面搬砖。”除了工地搬砖之外，他还透露自己做过杂工、钳工、服务员，还开过小店卖过手机，但都没能坚持下来。