Добро пожаловать в DeepSeek Disruption (DSD)

dailyblitz.de 7 месяцы назад

Zdjęcie: welcome-to-the-deepseek-disruption-(dsd)

Автор Чарльз Хью Смит в блоге OfTwoMinds,

Резюме: раздутое количество персонала, отсутствие новых источников дохода от ИИ и безграничный контент без дефицита. Оригинальное название: DSD: DeepSeek Disruption

Я был плодотворно вовлечен в оживленный диалог с читателями по поводу моего вчерашнего поста. (перенаправлено с «Is (Chinese) Software Suddenly Eating the World? on Zero Hedge») и мой разговор с Адамом Таггартом на его канале Thoughtful Money: СПЕЦИАЛЬНЫЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ: Китайский DeepSeek только что запустил пузырь акций ИИ? (56 минут).

Я не могу обобщить все темы, обсуждаемые в этой ветке, но эти два комментария и мои ответы иллюстрируют огромный диапазон динамики. DSD: сбой DeepSeek. (Одна услуга, чтобы спросить: так как куча людей позаимствовала мою фразу «Момент Спутника», не приписывая мне вчера, если вы используете DSD - DeepSeek DisruptionПожалуйста, признайте меня. Спасибо.

Хотя комментарии читателей видны только платным подписчикам, я публикую свои собственные комментарии в виде заметок на Substack, которые видны всем.

Комментарий Брэда М.:

У меня всегда было предчувствие, что существуют более простые методы для достижения высокопроизводительного искусственного интеллекта. Конечно, мы должны отметить, что чипы, на которых это сделал Китай, значительно превосходят все, что было до 2000 года. И у Китая есть многолетний опыт производства и буквально армия инженеров, чтобы решить эту проблему. Поэтому мы не должны говорить, что то, что сделал Китай, было легко. Это было проще, чем бросить гору денег на проблему. Вы не можете с легкостью подделать дефицит, и Mag 7, как вы их называете, будет продолжать бороться, в то время как небольшие команды, которым предоставлена свобода пробовать что-либо с их ограниченными ресурсами, будут продолжать добиваться успеха.

Или эта гора денег может закончиться работой. Кто знает наверняка, пока это не произойдет? "

Мой ответ:

Брэд, это очень интересные моменты для исследования.

Мне напоминают различные истории в TechLand о небольших командах, разрабатывающих прорывы, в то время как тысячи сотрудников в корпорации генерировали небольшую ценность, помимо поддержания статус-кво. Таким образом, у каждого Big Tech есть (например) 175 000 сотрудников, все умные, все преданные делу, но гораздо меньшая команда взорвала 175 000 команд Mag 7. Стив Джобс держал команду Macintosh в изоляции от Корпоративного Apple и осуществлял навязчивый контроль над командой разработчиков. Он знал лучше, чем позволять Корпоративу делать Корпоративную Вещь команде.

Поскольку финансы и технологии доминируют в экономике сейчас, большой вопрос заключается в том, как я могу совершить убийство, инвестируя в DeepSeek? Это коан, потому что нет «владельца» программных технологий, которыми DeepSeek поделился с миром.

На вопрос Брэда, что делают технологические монополии с их «командами» в 175 тысяч? Конечно, они могут попытаться повторить DeepSeek, но требует ли это 175 тысяч сотрудников? А поскольку все остальные имеют доступ к одним и тем же концепциям, методам и подходам, то где же ценность дефицита, которая генерирует доходы? Нет никого.

Все это приводит к отрезвляющему выводу: для этих огромных групп населения мало оправданий.

Комментарий от Simple John:

"" Я был бы признателен за исправление, если ошибаюсь. Я считаю, что я читал, что модели DeepSeek наиболее сильны в математике и физике. На самом деле, разве LLM и ИИ, генерирующие изображения, не играют во вселенной, которая гораздо менее специфична, чем математика и физика, и, следовательно, на самом деле просто играют со словами и изображениями без каких-либо реальных идей? "

Мой ответ:

Это очень проницательно, так как примеры DeepSeek (или конкурирующих инструментов) решения математических задач являются «проблемами», где можно определить «правильный ответ». «Ответ» на «вопрос» *написать эссе о Чарльзе Дарвине для моего классового задания не имеет эквивалентного «правильного ответа». ИИ-бот может галлюцинировать реакцию, которая может пройти, если галлюцинация не слишком дикая.

Я играл с бесплатными инструментами ИИ Big Tech для создания подкастов, резюме эссе и т. Д., И смотрел события в пространстве создания видео. Это примеры обработки грубой силы, работающей с шаблонами, собранными из «машинного обучения», то есть выборки видео, историй, эссе и т. Д. Как отметил Джон, подобная экстраполяция существующего содержания является иным видом «ответа» на другой вид «проблемы». "

Таким образом, есть инструменты для генерации видео, где вы вводите текстовые инструкции, такие как «молодой человек идет через вечеринку 4 июля, держа пиво», и программа генерирует видеоклип этой сцены на основе своей обширной базы данных клипов 4 июля, людей, держащих пиво и т. Д. Это увлекательно и весело, потому что нет правильного ответа. "

Но какое ценностное предложение здесь, когда каждый (или любой, кто заинтересован) может получить доступ к одним и тем же инструментам и генерировать безграничный контент ИИ? Кто будет смотреть все это в экономике внимания, которая уже насыщена контентом?

Основываясь на моем ограниченном понимании многих программных методов, используемых DeepSeek, кажется вероятным, что эти структуры вполне могут быть превосходными способами решения «проблем», которые имеют проверяемые «правильные» ответы.

Не углубляясь в специфику, ключевой концепцией в высококачественном машинном обучении (Google DeepMind и т. д.) является оценка точности ответа, то есть вероятности того, что различные потенциальные решения верны. Функция DeepSeek «подождите минутку, может быть, это не лучший путь, давайте начнем сначала» основана на той же идее, которая чрезвычайно ценна, когда «правильность» ответа действительно имеет значение.

Резюме: раздутое количество персонала, отсутствие новых источников дохода от ИИ и безграничный контент без дефицита. Добро пожаловать в DSD: сбой DeepSeek.