朋友圈被DeepSeek刷屏了？普通人如何也能吃上AI红利？

最近朋友圈被一个叫DeepSeek的AI刷屏了，和去年ChatGPT刚出来时一样热闹。但这次有点不太一样，它居然把复杂模型的训练成本打到了行业最低价，现在用DeepSeek搞开发，就像突然发现家门口开了家24小时平价米其林餐厅。

今天咱们就说说这些AI公司到底在卷什么，以及咱们普通人该怎么搭上这趟车。

一、拆解DeepSeek三大技术亮点

开源策略与生态建设

DeepSeek的开源策略与生态建设是突出亮点之一。

DeepSeek采用完全开源的模式，以MIT协议开源模型权重、训练代码和数据处理工具链，极大地降低了AI技术的使用门槛，使得中小企业和个人开发者能够以较低的成本进行模型微调和应用开发。

这种开放性吸引了全球开发者参与，形成了一个庞大而活跃的开源社区，也激发了全球范围内的技术复现和优化，加速了全球开源AI的发展。

推理能力

DeepSeek在推理能力上有了大幅提升，这可是AI领域的一个重要方向。在复杂的推理任务中，DeepSeek通过强化学习和知识蒸馏等技术，优化了复杂推理任务的表现。这就好比它不仅能回答简单的问题，还能解决那些需要动脑筋、拐好几个弯才能想明白的问题。

小编专门去测试了它和其他AI的回答，他会将推理思考过程完整展现，还会根据问题给出自己的建议。

DeepSeek回答：

其他AI回答：

算法优化

DeepSeek在算法上做了很多优化，比如在数据处理上，它在14.8万亿token上进行预训练，涵盖了多语言、数学、编程等多个领域。而且，它还通过文档打包和FIM策略等方法，保持数据的完整性，提升训练效率。

用ChatGPT处理100万条数据要花5万块，DeepSeek居然只要8千！秘密在于它的算法做了“断舍离”——把没用的参数砍了40%，就像给你的手机清理内存，速度快还不卡顿。

二、对比ChatGPT的技术代差

DeepSeek V3的最大亮点是其极致的性价比。它仅用557.6万美元的训练成本，就实现了与GPT-4o等顶尖闭源模型相当的性能。相比之下，GPT-4o的训练成本高达数亿美元。DeepSeek V3通过算法优化和开源策略，在数学推理和代码生成等任务中表现出色，甚至能与ChatGPT并驾齐驱。

在翻译能力方面，DeepSeek V3不仅看技术指标，更注重语言的自然度和文化适配性。DeepSeek V3在中英互译任务中表现优异，尤其在科技文献和代码注释的翻译上，其准确性和专业性不输ChatGPT。

AI行业一直在快速迭代，DeepSeek的出现，正是这种快速迭代的一个缩影。它不仅在技术上实现了突破，还在应用上不断拓展，比如在金融领域，DeepSeek可以用于风险评估和自动化报告生成；在医疗领域，它可以帮助医生进行诊断和治疗方案的制定。

AI进化速度比窜天猴还猛，躺平就真凉了！！！

三、普通人的超车机会

去年我们成都中心的伏同学就是一个典型例子，从一个移动互联网专业的本科学生成功逆转为手握薪资 25000 offer的算法工程师。

他的转型路径特别值得参考：

• 第一阶段：人工智能入门基本认知 Python基础
• 第二阶段：机器视觉（图像认知与OpenCV）与机器学习算法原理与实践
• 第三阶段：深度学习与经典神经网络，包括卷积神经网络、视觉经典神经网络与复现、NLP-循环神经网络、Transformer等。
• 第四阶段：进阶实战，用我们提供的在线实验平台，练手做计算机视觉综合项目：工业流水线智能分拣、人脸识别、图像分割等
• 第五阶段：不断通过平台上手实践操作学习，完善项目经验，这一阶段练手大模型综合项目，比如基于Agent的私人AI助理项目、分布式与混合精度训练-训练GPT2、大模型的微调与量化、多模态大模型部署等

最终带着自己优化的项目去面试，拿下25k offer。他说最值的是参与了我们的实验平台和实战项目——把算法从抽象理论变成能跑通的代码，面试时直接镇住面试官。学完就已经可以独立设计性能很好的复杂多层神经网络模型了，并且已经申请国家发明专利，对个人来说收获的知识已经是这个行业很高的水平了。

四、想上车？这里有份“不交智商税”学习指南

可能有很多人会问：“网上免费教程那么多，为啥要报课？”

我们市场部根据这个问题做了个对比实验：

• 自学组：网上看三个月碎片教程 → 能跑通基础模型，但遇到实际业务数据就报错
• 系统学习组：跟着我们的《人工智能全体系课程》 人工智能在线实验平台学习→ 六个月就能复现出GPT大模型以及完成完整的实战项目

关键差距在这三点：

特定虚拟场景数据集（不是网上那些被用烂的MNIST）

企业级项目文档教程（完整开发流程）

在线实验平台支持（随意试错操作，自己动手才能真正理解算法）

并且平台不断更新迭代教学模块，确保学员能够接触到最新的技术知识，不断优化自己的知识库，同时在不断研究创新项目内容，让学员在真实项目场景中应用所学知识，解决实际问题，进一步巩固和拓展知识体系，不断提升自己的实战能力。

AI技术迭代就像坐高铁，窗外风景年年变。有人觉得新技术来了又要被淘汰，但换个角度想——每次技术更新都是重新洗牌的机会。就像2017年抓住Python红利的那批人，现在在AI赛道照样风生水起。关键不是追着热点跑，而是掌握那些经得起时间考验的核心方法论。现在上车，真的不晚！

文末福利区

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