DeepSeek使用率暴跌至3% 大模型发展遇瓶颈。DeepSeek-R2的更新换代时间从原计划的今年5月一再推迟,这让人不禁产生诸多猜测。自推出以来,DeepSeek的使用率已经从年初的50%骤降至目前的3%,逐渐淡出了公众视野。
业内人士指出,DeepSeek-R2迟迟未更新的原因主要有两个:一是R1基于OpenAI已有的高质量全球训练数据生成,而R2所需的数据量更大,但国内可提供的高质量训练数据不足,导致R2的幻觉体验严重;二是高端GPU资源短缺,影响了DeepSeek的训练效率。这两个原因解释了为何R2更新延迟。
实际上,问题不仅仅局限于DeepSeek一个大模型,几乎所有大模型都遇到了发展瓶颈。曾经风光无限的“杭州六小龙”也频繁传出技术人才流失和资金链紧张的消息,影响力显著下降。这些现象背后反映出的一个根本问题是,当前的大模型同质化严重,主要集中在智能问答等二维感知领域,缺乏在语音处理和图像识别等方面的实质性突破。
AIGC之所以能引起轰动,在于其持续的技术创新。如果大模型不能在二维感知之外取得进展,最终将被市场淘汰。因此,未来的发展方向应转向更加实际的应用场景,如自主解决问题的智能体(AI Agent)以及更高层次的空间人工智能,即三维感知领域。
智能体能够通过环境感知进行决策并采取行动,以实现特定目标。例如,自动驾驶汽车就是一个典型的智能体案例,它能在复杂交通环境中自主导航。此外,智能体还能应用于教育、营销和旅游等多个领域,真正服务于人类需求,而不仅仅是提供简单的问答服务。
更进一步地,三维感知的空间人工智能是AIGC的终极目标。这意味着机器人不仅需要具备类似人类大脑的学习与思维能力,还要能够从海量数据中学习实用技能,比如根据指令完成倒咖啡等具体任务。这样的机器人不仅能思考,还能执行复杂的操作,这才是真正意义上的AIGC。
让AIGC走出娱乐化的局限,真正服务于人类社会,提高生产效率,这才是包括DeepSeek在内的所有大模型应当追求的方向。
由于新模型R2迟迟未发布,DeepSeek近期备受关注。国际知名半导体研究机构Semianalysis的报告显示,DeepSeek的用户使用率从年初的7.5%峰值显著下降至3%,官网流量同期下滑近三成
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