金融投資報(bào)評論員 劉柯
本來預(yù)計(jì)今年5月就會(huì)更新?lián)Q代的DeepSeek-R2，時(shí)間一拖再拖讓人浮想聯(lián)翩?，F(xiàn)在很多人甚至淡忘了DeepSeek問世時(shí)的輝煌。其使用率從年初的50%，暴跌至目前的3%。
其實(shí)，業(yè)內(nèi)人士對DeepSeek-R2一直沒有更新已經(jīng)給出了解釋，主要原因是因?yàn)镽1是基于OpenAI已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成的，這部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自全球且被認(rèn)證過，而R2的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求量更大，國內(nèi)可供R2訓(xùn)練的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，導(dǎo)致R2的幻覺體驗(yàn)太嚴(yán)重。另一個(gè)原因則是，高端的GPU嚴(yán)重不足，造成DeepSeek的訓(xùn)練效率大打折扣，從而拖累了R2的更新。
上述兩個(gè)原因都能解釋得通。但是我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在并非DeepSeek單個(gè)大模型出了問題，而是幾乎所有的大模型都開始停滯不前，包括曾經(jīng)火爆一時(shí)的“杭州六小龍”，不斷傳出技術(shù)大拿跳槽和資金鏈吃緊的消息，存在感嚴(yán)重下降。這里面的一個(gè)深層次原因就是，目前幾乎所有的大模型都同質(zhì)化嚴(yán)重，而且大部分都在可有可無的智能問答中展開角逐，在語音處理和圖像識別等二維感知領(lǐng)域徘徊。
眾所周知，AIGC（生成式人工智能）能一鳴驚人在于技術(shù)的不斷突破，如果大模型無法從二維感知領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)有效突破，被時(shí)代拋棄也很正常。因此，大模型的發(fā)展方向必須從智能問答、文生圖和文生視頻這些簡單的二維感知應(yīng)用向能自主解決實(shí)際問題的智能體（AI Agent）以及更高層面的空間人工智能也就是三維感知領(lǐng)域拓展。
智能體比較好理解，它能通過感知環(huán)境中的變化，根據(jù)自身學(xué)習(xí)到的知識和算法進(jìn)行判斷和決策，進(jìn)而執(zhí)行動(dòng)作以影響環(huán)境或達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)。智能體是最適合落地的人工智能應(yīng)用，比如目前比較火的自動(dòng)駕駛汽車，就是一個(gè)具有高度自主性的智能體，它能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中感知周圍的車輛和行人，并自主規(guī)劃路徑、控制速度和作出避障決策。此外，智能體在AI教學(xué)、AI營銷和AI旅游等方面都可以實(shí)現(xiàn)真正服務(wù)于人的要求，而不僅僅是解決簡單的問與答。
而從更高層次來看，三維感知的空間人工智能將是AIGC的最終應(yīng)用。簡單來說就是機(jī)器人的自主思維與應(yīng)用。給機(jī)器人下達(dá)一個(gè)指令，就可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自我思考與運(yùn)行?，F(xiàn)在很多大模型停留在文生文、文生圖和文生視頻上，但卻很難讓機(jī)器人給你倒一杯咖啡。因此，三維感知的空間人工智能就是讓機(jī)器人既有可學(xué)習(xí)與思維的類人大腦，還要能從億萬數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到實(shí)際應(yīng)用，這其實(shí)才是真正意義上的AIGC。
如何從娛樂化走向現(xiàn)實(shí)化，讓AIGC真正為人類服務(wù)，提升生產(chǎn)效率，這才是DeepSeek們前進(jìn)的方向與動(dòng)力。
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