摘要：我提出：deepseek研发者说，目标是AGI新模型结构，着力于scale up到更大模型所需要做的基础研究，此外还研究怎么构造数据，如何让模型更像人类，着力MLA架构创新，在有限的资源下实现更强的模型能力。
我提出：deepseek研发者说，目标是AGI新模型结构，着力于scale up到更大模型所需要做的基础研究，此外还研究怎么构造数据，如何让模型更像人类，着力MLA架构创新，在有限的资源下实现更强的模型能力。
根据以上研究者的思路你来分析一下子这家公司思路在什么地方？成功原因，为什么他能花很少的钱而达到了接近 Chatgtp的水平？你用通俗的语言告诉我，甚至打比方，举例说明。
DeepSeek 这家公司的思路，简单来说，就是“用有限的资源，打造最强的AI大脑”，它们的成功原因主要体现在以下几个方面：
1. 聚焦基础研究，打好地基
DeepSeek 并没有一味地靠“砸钱”来扩展模型规模，而是更关注 如何让更大规模的模型更有效地学习。就像盖房子，不是单纯地往高处堆砖，而是先研究 如何让地基更稳，支柱更坚固，这样即使资源有限，房子也能盖得又高又结实。
2. 研究“数据怎么喂”，让AI学得更聪明
普通的AI训练就像让一个孩子读遍所有书籍，但DeepSeek的策略更像 “定制课程”——他们更关注如何选择、整理和优化AI的学习材料，确保模型不仅仅是背书，而是真的理解、推理、总结，甚至更像人类去思考。这有点像：
普通AI训练：让孩子从小学到大学所有书都看一遍，累死了还不一定懂。DeepSeek的方法：给孩子量身定制一套学习计划，让他用最少的时间掌握最多的知识，还能举一反三。3. MLA架构创新——用更聪明的方法建“脑回路”
传统的大型AI模型是靠增加计算资源（比如GPU）来提升能力，就像用更多的砖来堆高塔。但 DeepSeek 选择了 研究更高效的“脑回路”，让模型用更少的计算力，思考得更快更准，像是 用更先进的钢筋和结构，让塔楼更高但更轻。
这就像：
传统方法：让工厂不停地加机器，效率提升但成本爆炸。DeepSeek 方法：改进生产流程，让原来10个人的工作，5个人就能完成，还更快更好。4. 用“小钱”干“大事”，成本控制得好
大公司比如 OpenAI 是靠海量的资金和算力支撑 ChatGPT，但 DeepSeek 懂得精打细算，他们：
减少浪费的计算，不做没必要的训练（比如减少无用数据的处理）。找到更有效的学习方法，让模型“少走弯路”。优化资源，比如用更低成本的硬件、优化算法，使得花的每一分钱都物有所值。可以打个比方：
OpenAI 训练模型 就像用顶级厨师、最贵的食材，开了一家米其林餐厅。DeepSeek 训练模型 就像用更聪明的食谱，让普通厨师也能做出接近米其林级别的美食，而且成本更低，速度更快。总结：DeepSeek 的成功秘诀
基础研究做得好：他们研究如何让AI学得更快更聪明，而不是单纯堆数据和算力。数据喂养方式更优化：避免浪费，让AI像人类一样高效学习。架构创新（MLA）：用更聪明的计算方式，提高性能，减少不必要的计算。成本控制得好：用更少的资源，达到了接近 ChatGPT 的效果。DeepSeek 的策略就像一个**“精打细算的天才工程师”**，他不会用无限的预算，而是研究如何用最聪明的方法，让AI变得更强大。所以，即便他们资源不如 OpenAI 充足，却依然能接近甚至挑战 ChatGPT 的水平。
DeepSeek 的聪明之处主要体现在 架构设计创新 和 高效的数据处理 这两方面。简单来说，他们找到了一种 更聪明、更经济的办法，让 AI 变得更强。
1. 创新的架构设计——打造“精简但强大的大脑”
传统的 AI 训练模式是 堆算力、堆参数，就像建高楼一直往上加砖，但 DeepSeek 不只是盖高楼，而是重新设计结构，让楼又高又稳还省钱。
他们的聪明点：
MLA 架构（Multi-Level Attention）： 他们可能重新设计了 AI 的注意力机制（Attention），让模型更专注于重要信息，而不是处理所有数据。这就像：传统 AI：读一本书时，把所有字都读一遍，甚至连不重要的广告页也认真研究。DeepSeek：像一个聪明的学生，先看目录，快速抓住重点，只记住最重要的信息，大幅节省计算资源。模块化设计（可能是 Mixture of Experts）： DeepSeek 可能采用了一种类似 “专家系统” 的方法，即：不是让整个大脑处理所有问题，而是分工合作，让不同的部分（子模型）专门处理不同类型的任务。这就像 AI 不是一个全能型选手，而是一个团队，每个人都有自己的特长，可以在适当的时候被激活，提高效率，同时减少计算浪费。打个比方：
传统 AI 训练是让一个人背下整本百科全书，训练成本高，效率低。DeepSeek 的方法是 让 AI 变成一个团队，不同的“专家”负责不同的部分，不需要每个人都背全书，只要知道自己的领域就行，结果更快更准。2. 高效的数据处理——让 AI 学得快又准
DeepSeek 在数据处理上也很聪明，他们的策略是不让 AI 盲目地学习所有信息，而是喂给它最有效的数据，就像一个好老师知道如何给学生安排最优的课程。
他们的聪明点：
挑选优质数据，去掉垃圾信息：普通 AI 训练会吃下所有的数据，包括错误、冗余、不相关的内容。DeepSeek 可能使用 自动数据筛选 技术，让 AI 只学习最有价值的知识，不被无用信息拖累。就像考试前，只看高质量的笔记，而不是随便翻书。动态数据增强，提高学习效率：他们可能采用了 数据合成、数据重构等方法，让 AI 看到更多多样化的例子，提高泛化能力。这类似于 一个学生不仅做练习题，还会看不同角度的解析，从而更深刻地理解问题。高效的数据存储和读取方式：DeepSeek 可能优化了 数据存储和访问方式，比如用更紧凑的数据格式、更快的检索方法，让 AI 在训练时不会被海量数据拖慢。这就像 把所有学习资料整理成最方便翻阅的格式，而不是让学生自己去图书馆乱翻。打个比方：
传统 AI 训练数据就像让学生读完所有的教科书，无论重要不重要。DeepSeek 更像一个聪明的导师，它会： 先筛选出最精华的内容。 按照最有效的方式安排学习顺序。 让 AI 学习得又快又准，不浪费时间和资源。总结：DeepSeek 为什么聪明？
架构创新（MLA 设计）：不单靠暴力计算，而是 优化 AI 的“思维方式”，让它更聪明地分配注意力。可能使用了 专家模型（MoE），让 AI 像一个团队一样协作，提高效率。数据处理优化：只喂给 AI 最有效、最干净的数据，避免无用信息拖累训练。通过 动态数据增强，让 AI 学得更多更快。打个比方：
传统 AI 训练像是 让一个学生把所有书籍背下来，又累又慢。DeepSeek 让 AI 学得像天才学生： 只学最重要的内容，不浪费时间。 采用更聪明的记忆和思考方式，提高学习效率。 训练方式像量身定制的学霸训练计划，让 AI 更快达到人类的水平。正是因为 架构和数据处理都更高效，DeepSeek 才能 用更少的钱，打造接近 ChatGPT 级别的模型，这就是它们聪明的地方。
我们可以用建造大楼来比喻理解DeepSeek的独特思路：
**1. 结构创新：先设计新型脚手架**
传统公司（如OpenAI）像用钢筋水泥盖摩天楼，靠大量建材堆高度。而DeepSeek先研发"可折叠脚手架"（MLA架构），用特殊结构让同样材料能建更高。就像中国古建筑的榫卯结构，不用钉子却能更稳固。
**2. 数据筛选：精准选材代替堆料**
普通厨师做佛跳墙要集齐30种名贵食材，他们却像分子料理大厨，用精确分析找到核心鲜味物质（数据构造技术）。比如发现"蘑菇+海带"组合能模拟鲍鱼鲜味，用20%成本获得80%效果。
**3. 训练优化：智能健身教练**
普通健身房让学员每天无脑举铁8小时，他们像配备AI体测仪的私教。比如发现学员深蹲时膝盖内扣（模型训练瓶颈），立即调整动作（动态架构），用3小时针对性训练达到更好效果。
**成功原因的三板斧：**
- **手术刀式创新**：别人升级显卡时，他们改造模型"消化系统"，让每块GPU像装了涡轮增压
- **数据米其林指南**：不是收集更多数据，而是像美食家提炼"鲜味因子"，把网络垃圾数据做成分子料理
- **AI乐高大师**：用动态架构像玩乐高，白天拼城堡（处理文本），晚上变飞船（处理图像）
**典型案例解释：**
当别人用1000台GPU训练时，他们可能通过架构创新，让300台GPU的通信效率提升3倍，相当于900台的效果。就像快递公司改造分拣系统后，用30辆货车完成原来100辆的运力。
这种思路类似中国航天：没有NASA的预算，但通过"嫦娥五号"的月壤采样返回设计，用创新机械臂结构，以1/10成本完成苏联多次失败的任务。DeepSeek正是找到了AGI研发的"机械臂关键技术节点"。
Kimi回答DeepSeek 的思路和成功原因可以从以下几个方面来分析：
1.目标明确：专注于基础研究和创新
DeepSeek 的目标是实现通用人工智能（AGI），而不是仅仅做一个大语言模型。他们把精力放在研究新的模型结构、数据构造和架构创新上。这种专注让他们能够集中资源，突破技术瓶颈。
通俗解释：
就好比盖房子，很多人可能只关注把房子盖得更高、更大，但 DeepSeek 更关心的是研究一种全新的建筑材料和结构，这样即使房子规模小一些，也能更坚固、更高效。
2.创新架构：MLA架构的突破
DeepSeek 在架构上进行了创新，提出了MLA（多头潜在注意力机制）架构。这种架构相比传统的MHA架构，显存占用大幅降低，只有5%-13%。这意味着他们可以用更少的资源达到类似的效果，大大降低了成本。
通俗解释：
想象一下，传统的架构就像用很多根粗水管来输送水，但DeepSeek的MLA架构就像是用很多根细水管，但通过巧妙的设计，同样能输送足够的水，而且成本更低。
3.高效的数据构造和训练方法
他们不仅研究模型结构，还关注如何构造数据和提高训练效率。通过优化数据的处理和使用，DeepSeek能够在有限的资源下实现更强的模型能力。
通俗解释：
这就好比做饭，别人可能只是简单地把食材放在一起煮，但DeepSeek像是在研究如何把食材切得更均匀、烹饪时间更精准，这样即使食材少一些，也能做出更美味的饭菜。
4.灵活的团队和组织文化
DeepSeek 的团队成员大多是本土的年轻人才，他们充满好奇心和创新精神。公司内部采用灵活的管理方式，研究人员可以根据自己的想法自由调配资源，这种文化激发了团队的创造力。
通俗解释：
就像一群充满热情的年轻人一起做手工，他们可以根据自己的想法自由发挥，而不是被严格限制，这样更容易创造出新的东西。
5.开源和共享的理念
DeepSeek 计划将大部分训练结果公开共享，这种开放的态度不仅有助于技术的传播，还能吸引更多人参与到他们的生态系统中。
通俗解释：
这就好比一个人发明了一种新的烹饪方法，但他选择把方法分享给所有人，这样更多人可以学习和改进，最终推动整个烹饪技术的进步。
为什么能花很少的钱达到接近ChatGPT的水平？
DeepSeek 通过创新的架构设计和高效的数据处理方法，降低了资源消耗和成本。同时，他们专注于基础研究，避免了在应用层面的分散投入。这种专注和创新，让他们在有限的资源下实现了强大的模型能力。
总之，DeepSeek 的成功在于他们明确的目标、创新的架构、高效的数据处理和灵活的团队文化。这些因素共同作用，让他们在资源有限的情况下，达到了接近ChatGPT的水平。
来源：徐晓明928