DeepSeek留给人工智能四个新问题

「硬核掀桌」之后，DeepSeek留给人工智能四个新问题

来源：凤凰周刊​不曾想到，这个春节，最火爆的话题，不是旅游与消费，而是DeepSeek与人工智能。​上至美国总统特朗普，中至全球所有AI公司，下至全球数十亿关注AI进展的用户，在最近十余天之内都在讨论、研究和热议DeepSeek。

新浪财经　1416 阅读　10 评论　2025-01-31 14:31

..+20个DeepSeek提示词工具包大公开！5分钟让你成为爆款制造机。 追热点用「SWOT分析模板」，"用SWOT拆解XX明星翻车事件，3分钟理清舆情脉络！" 产爆款靠「创意发散公式」，"输入‘预制菜争议’秒出10个选题，每个都带流量密码！" 做决策必备「决策树模型」，餐饮老板用“选址决策树”避开3个坑，省下20万血汗钱！ 进阶玩法： 1️⃣ 用「知识图谱」把碎片灵感变体系化干货 2️⃣ 靠「用户体验地图」写出戳心情感文 3️⃣ 「危机处理沙盘」提前预判评论区雷点

趣闻小卖部　36480 阅读　9 评论　54 点赞　2025-01-31 15:08

..+AI人工智能会对哪些行业和岗位造成影响，造成岗位减少? 来看看deepseek给我们的答案: 人工智能（AI）将对多个行业产生深远影响，可能导致部分岗位减少，尤其是那些重复性高、规则明确、易于自动化的工作。以下是受AI影响较大的行业及可能减少的岗位： 1. **制造业** - **影响**：AI驱动的自动化机器人和智能系统将取代流水线工人、装配工等。 - **可能减少的岗位**：流水线工人、机器操作员、质检员等。 2. **零售业** - **影响**：自动结账系统、无人商店和AI库存管理将减少对收银员、库存管理员的需求。 - **可能减少的岗位**：收银员、库存管理员、零售店员等。 3. **物流与运输** - **影响**：自动驾驶技术将影响卡车司机、快递员等岗位，自动化仓储系统也将减少仓库工人的需求。 - **可能减少的岗位**：卡车司机、快递员、仓库工人等。 4. **金融与保险** - **影响**：AI算法将自动化风险评估、交易执行、客户服务等任务，减少对分析师、客服代表的需求。 - **可能减少的岗位**：数据分析师、保险理赔员、客服代表等。 5. **医疗保健** - **影响**：AI辅助诊断和自动化手术系统将减少对放射科医生、实验室技术员的需求。 - **可能减少的岗位**：放射科医生、实验室技术员、医疗记录员等。 6. **客服与支持** - **影响**：AI聊天机器人和虚拟助手将取代部分人工客服，减少对客服代表的需求。 - **可能减少的岗位**：客服代表、技术支持人员等。 7. **法律行业** - **影响**：AI法律助手和自动化文档审查将减少对初级律师、法律助理的需求。 - **可能减少的岗位**：初级律师、法律助理、合同审查员等。 8. **会计与审计** - **影响**：AI自动化工具将处理账目、税务和审计任务，减少对会计师、审计员的需求。 - **可能减少的岗位**：会计师、审计员、税务顾问等。 9. **媒体与内容创作** - **影响**：AI生成内容工具将减少对基础内容创作者、编辑的需求。 - **可能减少的岗位**：基础内容创作者、编辑、记者等。 10. **农业** - **影响**：AI驱动的自动化农业设备将减少对农场工人、种植员的需求。 - **可能减少的岗位**：农场工人、种植员、农业技术员等。 总结 尽管AI可能导致部分岗位减少，但它也将创造新的就业机会，尤其是在AI开发、数据科学、机器学习等领域。未来，劳动力需要适应技术变革，提升技能以应对新的职业需求。

对酒当歌　395 阅读　0 评论　1 点赞　2025-01-31 15:51

..+当前全球AI产业发展的几个核心问题，可以从以下三个维度进行专业分析： 一、核心矛盾与行业焦点 1. 技术效能与商业逻辑的冲突：DeepSeek案例凸显了AI模型开发中"性能-成本-商业化"的三元悖论。业界需要重新评估"参数至上"的技术路径，转向更注重算力效率的模型架构创新。 2. 投资估值逻辑重构：当百亿参数模型的开发成本从数亿美元压缩到千万级，将引发VC对基础模型公司的价值重估。投资焦点可能转向数据质量、算法效率和商业化闭环能力。 3. 基础设施范式变革：分布式计算架构和能效优化技术的突破正在改变行业格局。边缘计算与云计算的高效协同可能成为新的技术制高点。 二、行业发展趋势预判 1. 技术路径分化：美国可能延续"暴力计算"路线，依托芯片优势追求通用AGI；中国或将侧重"工程优化"路径，在特定领域打造高性价比解决方案。 2. 产业生态重构：基础模型开发将呈现"国家队+科技巨头+专精特新"的梯队结构。中美都可能出现政府主导的算力基础设施投资。 3. 商业价值回归：2025年后行业将进入价值验证期，医疗、制造等实体领域的垂直应用可能成为主要增长极，单纯追求参数规模的商业模式难以为继。 三、中美发展路径比较 1. 追赶期（2016-2022）： - 美国：OpenAI/Meta引领transformer架构突破，建立技术标准 - 中国：算法创新+应用场景快速迭代，形成CV/NLP领域局部优势 2. 分化期（2023-2027）： - 美国：依托CUDA生态和芯片优势，加速多模态大模型研发 - 中国：政策驱动算力基建（东数西算），强化制造业场景落地 3. 融合期（2028-）： - 技术层面：中美在稀疏化训练、神经架构搜索等能效技术领域趋同 - 应用层面：美国主导基础研究突破，中国深化产业数字化应用 - 监管层面：各自形成AI治理体系，在数据跨境、伦理标准方面持续博弈 未来产业发展的关键变量包括： 1）量子计算带来的算力革命 2）神经形态芯片的商用突破 3）数据要素市场化进程 4）能源供给与算力需求的动态平衡 建议行业参与者重点关注： - 能效比提升的技术创新（如混合精度训练） - 领域知识增强的专用模型开发 - 硬件-算法协同优化能力构建 - 产业知识图谱等数据资产积累 当前行业正处于从"暴力美学"向"精巧工程"转型的关键节点，企业的核心竞争力将逐渐从单纯的技术领先转向技术效率、商业洞察和生态整合能力的综合较量。中美在技术路径选择上的差异，本质上是各自资源禀赋和产业结构的客观反映，未来可能形成互补共生的全球AI生态。

寳賢陞　569 阅读　0 评论　0 点赞　2025-01-31 15:40

..+DeePSeek的成功除了杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司立下了功劳外，有人说广大A股散户也提供了大量的资金，也就是说没有A股的散户提供的韮菜，哪有那么多钱去开发？

德才兼备旭日r7　1243 阅读　1 评论　1 点赞　2025-01-31 10:33