DeepSeek流量暴跌，要凉了？是它幻觉太严重还是它在闷声发大财？

主要观点总结

文章探讨了DeepSeek项目在引发全球关注后出现的争议和质疑。文章指出DeepSeek的AI生成内容存在“幻觉”问题，引发了关于其是否陷入平庸化的讨论。文章从多个角度分析了DeepSeek出现这些问题的原因，包括AI模型的逻辑暴力、数据代谢病、大模型本身的“娘胎病”，以及训练语料的问题等。同时，文章也提出了对抗平庸化的方法，包括掌握识破大模型幻觉的能力、对大模型逻辑的压力测试能力以及对大模型输出内容的感知能力。最后，文章强调了在使用AI工具时，人类需要保持批判性思维，以便在算法洪流中保留人类思维的野性和创造力。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek曾引发全球关注，但现在其表现引发争议。

人们质疑其生成的AI内容是否真实和准确。

关键观点2: 文章讨论了DeepSeek存在的问题。

包括AI模型的逻辑暴力、数据代谢病、大模型本身的“娘胎病”，以及训练语料的问题等。

关键观点3: 文章提出了对抗大模型平庸化的方法。

包括掌握识破大模型幻觉的能力、对大模型逻辑的压力测试能力以及对大模型输出内容的感知能力。

关键观点4: 文章强调了在使用AI工具时人类需要保持批判性思维。

以便在算法洪流中保留人类思维的野性和创造力。

免责声明