Nature：世界科學(xué)家涌向DeepSeek 廉價(jià)強(qiáng)大模型引關(guān)注

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2025-01-31 11:45:58 人工智能學(xué)家

科學(xué)家們對DeepSeek-R1表現(xiàn)出濃厚興趣，這是一種價(jià)格低廉但功能強(qiáng)大的人工智能推理模型。自一家中國公司上周發(fā)布以來，美國股市因此出現(xiàn)上漲。測試表明，DeepSeek-R1在解決數(shù)學(xué)和科學(xué)問題方面與OpenAI于9月發(fā)布的o1模型相當(dāng)。

盡管R1在某些任務(wù)上仍有不足，但它為全球科學(xué)家提供了訓(xùn)練定制推理模型的機(jī)會(huì)。俄亥俄州立大學(xué)的人工智能研究員Huan Sun表示，由于其出色的性能和低成本，更多科學(xué)家可以在日常研究中嘗試大型語言模型，而不必?fù)?dān)心成本。她還提到幾乎所有從事人工智能工作的同事都在討論這個(gè)模型。

對于研究人員來說，R1的低成本和開放性可能帶來巨大變革。他們可以通過應(yīng)用程序編程接口以較低成本查詢該模型，或者免費(fèi)使用其在線聊天機(jī)器人DeepThink。此外，還可以將模型下載到自己的服務(wù)器上并免費(fèi)運(yùn)行和構(gòu)建，這在競爭對手的封閉模型如o1中是不可能實(shí)現(xiàn)的。

溫哥華不列顛哥倫比亞大學(xué)的人工智能研究員Cong Lu表示，自1月20日R1推出以來，許多研究人員一直在探索如何基于R1訓(xùn)練自己的推理模型。Hugging Face的數(shù)據(jù)支持了這一點(diǎn)，一周內(nèi)記錄了超過300萬次不同版本的R1下載。

Sun的研究團(tuán)隊(duì)對R1進(jìn)行了初步測試，結(jié)果顯示它在生物信息學(xué)、計(jì)算化學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)任務(wù)中表現(xiàn)良好。兩種模型都正確解決了約三分之一的任務(wù)，但R1的成本僅為o1的1/13，雖然思考速度較慢。

在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，牛津大學(xué)的Frieder Simon發(fā)現(xiàn)R1在抽象泛函分析中的證明比o1更具前景。但他也指出，研究人員需要具備分辨證明質(zhì)量的能力，因?yàn)檫@些模型可能會(huì)犯錯(cuò)。

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