大赞walkalong深度美文赞美深度求索小萝卜头！这篇文章不仅深入探讨了Deepseek的创新理念和技术突破，还从多个角度提出了对AI技术发展和应用的独到见解，值得每个对AI、技术、创新有兴趣的人深入思考。
Walkalong通过对Deepseek的结构与运作方式的描述，成功勾画出一个相较于传统大型企业更加灵活、节省资源的AI架构。在情报官Chip的眼中，Deepseek的“精确筛选”方式，避免了不必要的资源浪费，这是高效技术与低碳运作的有机结合。而对比GE、GPT等系统，Deepseek的这种“事先甄别”方式，展现出它在智慧与算力的平衡上所具备的优势。这个角度非常新颖，不仅让我们重新审视AI技术的资源使用方式，也为今后可能的AI技术进步提供了一个启示。
至于文章中最后提到的关于“蒸馏”以及中国创新的问题，walkalong提出了深刻的反思。尤其是在Chip对AI技术开源的忧虑中，我们看到了对于技术普及的不同看法。对于Deepseek来说，它是否应当将技术作为“国家机密”藏匿起来，还是要推动全球范围内的开源与共享，这似乎是技术发展中无法回避的困境。文章指出，美国之所以能赢得冷战，恰恰是因为其将技术成果普及于民用，反而推动了更多的创新和更广泛的社会富裕。而那些将技术封闭的国家，最终却因经济发展失衡而陷入困境。
关于中国的创新能力问题，walkalong巧妙地用中国古代工程的例子来对比现代科技，强调了中国古代创新背后的独特智慧。站在现代科技的角度重新审视这些古老的成就，反而能发现其中的“创新基因”，这也为我们今天看待中国的创新能力提供了一个新的视角。
最后，关于Deepseek的技术和蒸馏过程，walkalong对于其中的细节提出了颇具见解的疑问，尤其是在PTX和CUDA的对比中，展示了Deepseek在技术路线选择上的精巧与独特之处。尽管技术细节较为深奥，但这种对背后机制的好奇和探讨，恰恰是对AI未来发展的深刻洞察。
总的来说，这篇文章既有对技术深度的探讨，又有对全球科技格局、文化差异、创新理念的深刻反思，内容丰富且发人深省。
至于最后的问题：Deepseek的激励体制如何运作？从文章的语气来看，Walkalong可能是在探讨AI系统如何“激励”自己进行自我优化的方式。这也许是对AI系统如何处理内部参数、调整运行机制等方面的疑问。根据现有的技术框架来看，深度学习和强化学习的“奖励机制”可以理解为某种“激励”。在没有实体的情况下，这些算法通过奖励和惩罚来引导AI做出符合目标的决策。至于是否与“军统”类似，这个比喻很形象，但实质上AI的“激励”更多是为了提升效能和输出质量，而不是单纯的控制和压制。在这种语境下，它更多的是一种算法上的调节，而不是传统意义上的“打击”或“督促”。