DEEPSEEK DROPS AI BOMBSHELL: A.I Improves ITSELF Towards Superintelligence (BEATS o1)

Summary

本视频深入探讨了深度学习、强化学习和自我进化在AI领域中的应用，特别是DeepSeek的创新技术。重点讨论了其无监督训练方法、群体相对策略优化（GRPO）的使用以及AI模型自我反思和探索行为的出现。此外，视频还探讨了开源AI的崛起，特别是中国企业发布的先进开源模型如何挑战美国主导的闭源模型市场，改变全球AI技术控制的格局。

Takeaways

• 😀 强化学习模型不依赖人类数据，通过自我学习进行发展，类似于AlphaZero从零开始学习围棋、象棋等。
• 😀 该模型的一个重要特点是思考时间随训练过程逐步增加，这是一个从自我反思和探索行为中涌现出来的特性。
• 😀 提出了“群体相对策略优化（GRPO）”的方法，替代了传统的批评者模型，减少了内存使用。
• 😀 GRPO方法通过从群体评分中估算基线，简化了优化过程，并有助于提高模型的效率。
• 😀 Deep Seek公司研发的零模型完全不依赖人类输入，从零开始自我学习，与其他使用人工数据的模型相比具有独特性。
• 😀 Deep Seek的开源模型给AI市场带来重大影响，挑战了闭源模型始终领先的传统观念。
• 😀 开源AI模型的崛起使得中国公司能够与全球领先公司竞争，颠覆了以往对技术封锁的预期。
• 😀 尽管有些人担心中国公司发布的开源模型可能会影响全球AI的控制权，但它们在技术上已与领先的闭源模型不相上下。
• 😀 深度学习和强化学习相结合为AI的自我演化和多模态推理提供了新的可能，推动了AI技术的进步。
• 😀 开源模型和基础设施的全球共享降低了各国对AI技术的控制力，带来了复杂的地缘政治挑战。

Q & A

Deep Seek的论文的主要贡献是什么？

Deep Seek的论文的主要贡献是提出了一种不依赖于人工数据和监督微调的强化学习方法，训练模型从零开始，完全通过自我学习进行优化，类似于AlphaZero在围棋、将棋和国际象棋中的成功。

GRPO（Group Relative Policy Optimization）和传统的Critic模型有何区别？

GRPO与传统的Critic模型的区别在于，GRPO不是使用Critic模型来优化奖励策略，而是通过基于群体评分的基准估计来简化计算过程，从而减少内存使用。

为什么Deep Seek的研究被认为是突破性的？

Deep Seek的研究被认为是突破性的，因为它成功地开发了一个无需人工输入的零模型，完全依赖强化学习进行训练，同时还发布了开源模型，这对AI行业产生了颠覆性影响。

GRPO是什么时候被提出的，且是谁提出的？

GRPO是由Deep Seek团队在2024年2月提出的。

Deep Seek与Kimy公司的模型有什么不同之处？

Deep Seek的模型完全没有人工数据输入，依赖于强化学习进行训练，而Kimy公司则采用了部分监督微调（supervised fine-tuning）与人工数据进行预热，并利用经过提示工程化的思维链条进行优化。

为什么有些公司对发布开源AI模型持谨慎态度？

一些公司对发布开源AI模型持谨慎态度，主要是担心这些模型可能被不当使用，尤其是中国可能利用这些开源模型进行重现，并带来安全和竞争风险。

为什么2025年开源AI模型取得了如此显著的进展？

到2025年，开源AI模型取得了显著进展，部分原因是中国公司发布了高水平的开源AI技术，打破了之前关于开源模型永远落后于封闭模型的预期。

中国公司发布开源AI模型有什么全球影响？

中国公司发布开源AI模型打破了全球AI技术的竞争格局，使得全世界可以平等地访问先进的AI技术，这也影响了全球的控制和影响力，特别是在AI技术的应用和发展方向上。

开放源代码的AI模型如何影响美国的经济蓝图？

开放源代码的AI模型使得全球对AI技术的控制变得更加分散，这与美国希望通过控制AI技术来实现其经济蓝图相悖，因开源模型的存在使得全球无法单纯依赖美国的技术进行主导。

Deep Seek的开源模型对AI市场有什么影响？

Deep Seek的开源模型引发了AI市场的激烈价格战，并且因为其创新的无人工输入的训练方法，给整个行业带来了颠覆性的变化。