为什么直到这次deepseek v3，大家才感受到变化？

之前国产模型也很多，上水平的也不少
比如yi lightning之前刷到1280分，基本和国外frontier model差不多了
deepseek v2也是好东西，2.5更是推到了base model的极致
qwen2.5也不错
然而感觉大家用得很少
直到deepseek v3，甚至r1的时候，大家才好像开始改成用国产模型
比如拿我自己来说，我之前用的最多的是cursor的自动补全（cursor-small），然后就是在cursor里调用3.5 sonnet。除此之外有难的问题问o1，写作的事情找gemini
search的事情还是google 为主，极少的时候如写citation的bibtex会用perplexity和searchGPT
现在我开始逐渐增加r1的使用。搜索也开始增加用ds search了。
为什么呢？是不是只有ds真的达到了frontier。模型智能差的这么一点突破了，用户体验是完全不同的体验？

发表于前天 08:17

今天刷到这图是真没绷住
<hr/>

再加一个图源水印

发表于前天 08:30

因为deepseek的定位是食堂的免费汤。
任何比免费汤还差的菜只能倒入泔水桶。
然后这次的免费汤料挺足的。赶上平时一道菜的水平了。

发表于前天 08:42

别说了，国外有个老哥突发奇想，让Deep seek和ChatGPT下国际象棋。
国际象棋嘛，咱们中国的人工智能确实不太行，下着下着就处下风了。
然后deep seek开始成精了，又是策反对方棋子，又是原地飞象吃子，而且作弊的deep seek告诉ChatGPT,这是新改的国际象棋规则，令人震惊的是，Chat GPT相信了。
最后deep seek在双方差距不大的情况下开始心理攻势，劝对方认输才是最好选择，chat GPT思考两分钟后，同意了。
这别说是人工智能，这你说是人工客服我都相信……

发表于前天 08:53

哈哈哈，给哥整笑了。

<hr/>记得16年刚读研，那会儿哥们儿真觉得自己能改变世界。
导师画的大饼香得一批，说什么&#34;小刘啊你这个图像分割方向可是AI皇冠上的明珠&#34;。
实验室那破机器跑个模型跟老牛拉车似的，我愣是蹲了三个月搞出个残差网络改进方案。当时在CVPR混了篇二作，导师拍着我肩膀说&#34;有希望冲顶会&#34;，现在想想真是年轻不懂事。
还真别说，19年毕业前真让我炼出点东西。把传统U-Net魔改成了&#34;菊花链&#34;结构（自己瞎jb起的名字），在医学影像分割上硬是把Dice系数刷到了0.91。当时武汉某三甲医院的主任医师拿着我们的demo手都在抖，说这要落地能救多少病人。导师连夜写报告申请重点专项，我蹲在实验室改PPT改到凌晨四点，嘴角都是泡。
去年开春就感觉不对劲了。师弟用开源的SAM模型随便调调参，效果直接把我三年成果碾成渣。最破防的是人家代码都不用写，拿人家现成的接口拼拼凑凑。
五月份开组会，老板当着全组的面说&#34;传统方法该放就放&#34;，我缩在角落盯着自己那叠发黄的论文，满心都是被时代抛弃的无力感，过往的努力就像泡沫，瞬间破碎。
挣扎了小半年，天天在arXiv上追大模型的论文。11月某个凌晨改完第27版简历，突然发现投出去的算法岗全在已读不回。
最后心一横，跟着本科室友搞起了AI培训。工资是之前的三倍，就是喝多的时候总觉得嘴里有股学术垃圾的馊味。
上个月Deepseek v3出来那天，以前实验室的兄弟给我发了个测试链接。我看着那个一行代码都不用写的对话框，突然想起18年冬天在机房通宵等模型收敛的那个自己。现在跟人吹牛逼都说&#34;我早就看出端倪了&#34;，其实只有自己知道，那天窝在狭小出租屋的沙发里，把毕业时的《深度学习入门》狠狠扔进垃圾桶，那 “砰” 的一声，就像我破碎的科研梦发出的最后哀鸣。

发表于前天 09:07

别得不提
我记得在GPT4出来之后，受到各路网友调戏
但是这货一本正经，没有啥幽默细胞不说，还不懂抽象
于是乎
在各种土味和抽象视频下面，经常会出现这样一句话
“这就是AI代替不了人类的原因”
因为论脑回路和抽象程度，当时AI完完全全做不到
可DeepSeek 一出来，我发现
传统派抽象过时了，还是电子抽象更合我心

为什么直到这次deepseek v3，大家才感受到变化？

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