المصدر: Overseas Unicorns
كنا نتحدث عن النصف الثاني من الذكاء الاصطناعي منذ الربع الثالث من عام 2013. ورغم أن OpenAI o1 اقترحت سرد التعلم المعزز، إلا أنها لم تكسر الدائرة لأسباب مختلفة. حل DeepSeek R1 لغز التعلم المعزز ودفع الصناعة بأكملها إلى نموذج جديد، ودخلت حقًا النصف الثاني من الذكاء.
كانت هناك العديد من المناقشات في السوق حول ماهية DeepSeek ولماذا. والمناقشة الأكثر قيمة هي كيفية المشاركة في سباق الذكاء الاصطناعي؟ لقد قمت بتلخيص أفكاري على مدى نصف الشهر الماضي، على أمل أن يكون هذا بمثابة خريطة طريق لاستكشاف النصف الثاني، وسوف أقوم بمراجعتها من حين لآخر. لقد قمنا أيضًا بإدراج بعض الأسئلة الأكثر إثارة للفضول. نرحب بك لملء الاستبيان لتبادل الأفكار. سننظم مناقشة صغيرة النطاق حول لحظة "آها" التالية للاختراق الذكي:
• من أين ستأتي لحظة "آها" التالية للاختراق الذكي؟
• إذا كان لديك موارد استكشاف كافية، في أي اتجاه ستستثمرها؟
• على سبيل المثال، الجيل القادم من هندسة المحولات، والاختراقات في البيانات الاصطناعية، وطرق التعلم الأكثر كفاءة للتعلم عبر الإنترنت، ما هي الرهانات التي ستتخذها؟
لا شك أن DeepSeek قد تفوق على Meta Llama، لكنه لا يزال بعيدًا عن اللاعبين من الدرجة الأولى مثل OpenAI وAnthropic وGoogle. على سبيل المثال، تكلف Gemini 2.0 Flash أقل من DeepSeek، ولديها قدرات قوية، وهي نموذجية بالكامل. لقد قلل العالم الخارجي من تقدير قدرات اللاعبين من الدرجة الأولى الذين يمثلهم Gemini 2.0، لكن لم يتم فتحه لتحقيق مثل هذا التأثير المذهل.
إن DeepSeek أمر مثير للاهتمام، ولكن لا يمكن وصفه بأنه ابتكار على مستوى النموذج. والوصف الأكثر دقة هو أنه يجعل النموذج الذي كان مخفيًا في السابق OpenAI o1 مفتوح المصدر، مما يدفع النظام البيئي بأكمله إلى معدل انتشار مرتفع للغاية.
من منظور المبادئ الأولى، من الصعب تجاوز الشركات المصنعة للنماذج من الدرجة الأولى في ظل بنية جيل المحولات. كما أنه من الصعب تحقيق التفوق على المنحنى في ظل نفس المسار. واليوم، نتطلع إلى شخص يستكشف الجيل التالي من البنية والنموذج الذكي.
تمكن DeepSeek من اللحاق بـ OpenAI وAnthropic في عام واحد.
كما ذكرنا سابقًا، بالمعنى الدقيق للكلمة، لم يخترع DeepSeek نموذجًا جديدًا.
ولكن أهمية DeepSeek تكمن في مساعدة النموذج الجديد من التعلم المعزز وحوسبة وقت الاختبار على أن يصبح شائعًا حقًا. إذا كان الإصدار الأولي لـ o1 من OpenAI يشكل لغزًا للصناعة، فإن DeepSeek كان أول من حله علنًا. قبل أن تطلق DeepSeek R1 وR1-zero، كان عدد قليل فقط من الأشخاص في الصناعة يمارسون نماذج التعلم التعزيزي والاستدلال، ولكن DeepSeek أظهرت للجميع خريطة طريق، مما جعل الصناعة تعتقد أن القيام بذلك يمكن أن يحسن الذكاء حقًا، وهو ما يساعد بشكل كبير في تعزيز الثقة وجذب المزيد من الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي للتوجه إلى نماذج بحثية جديدة.
لا يمكن أن يكون هناك ابتكار في الخوارزميات إلا من خلال دخول الأشخاص الموهوبين، ولا يمكن استثمار المزيد من موارد الحوسبة إلا من خلال السعي الوثيق نحو المصدر المفتوح. بعد DeepSeek، قامت OpenAI، التي كانت تخطط في الأصل لعدم إصدار نماذج جديدة، بإصدار o3mini واحدًا تلو الآخر، وتخطط لمواصلة إصدار o3، كما تدرس أيضًا نماذج مفتوحة المصدر. ستعمل Anthropic وGoogle أيضًا على تسريع أبحاث التعلم المعزز. لقد تم تسريع تقدم الصناعة نحو النموذج الجديد بفضل DeepSeek، ويمكن للفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم أيضًا تجربة التعلم التعزيزي في مجالات مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تحسين نموذج الاستدلال سيساعد بشكل أكبر في تنفيذ الوكيل. أصبح باحثو الذكاء الاصطناعي الآن أكثر ثقة في البحث واستكشاف الوكلاء. لذلك، يمكننا أيضًا القول إن نموذج الاستدلال مفتوح المصدر من DeepSeek عزز استكشاف الصناعة للوكلاء بشكل أكبر.
وبالرغم من أن DeepSeek لم يخترع نموذجًا جديدًا، إلا أنه دفع الصناعة بأكملها إلى نموذج جديد.
من خلال مقابلة داريو، يمكننا أن نرى أن فهم أنثروبيك لنموذج الاستدلال/R-1 يختلف إلى حد ما عن فهم سلسلة O. يعتقد داريو أن النموذج الأساسي ونموذج الاستدلال يجب أن يكونا طيفًا مستمرًا، وليس سلسلة نماذج مستقلة مثل OpenAI. إذا قمت فقط بسلسلة O، فسوف تصل إلى السقف بسرعة. لقد تساءلت دائمًا عن سبب تحسن قدرات الترميز والاستدلال والوكالة في Sonnet 3.5 بشكل مفاجئ، ولكن 4o لم يلحق بها؟
لقد قاموا بالكثير من العمل في التعلم التعزيزي في مرحلة ما قبل التدريب على النموذج الأساسي. ويتلخص جوهر العمل في تحسين النموذج الأساسي. وإلا فإن الاعتماد فقط على التعلم التعزيزي لتحسين نموذج الاستدلال قد يؤدي بسهولة إلى إهدار كل الفوائد.
"لماذا لا يمكن التخطيط للعظمة"، الذي كتبه اثنان من الباحثين الأوائل في OpenAI، هو أيضًا وصف جيد لـ DeepSeek.
من منظور تقني، تتميز DeepSeek بالنقاط التالية:
• المصدر المفتوح: المصدر المفتوح مهم للغاية. بعد أن أصبحت OpenAI شركة مغلقة المصدر بدءًا من GPT-3، لم تعد الشركات العملاقة الثلاث الكبرى تكشف عن التفاصيل الفنية، تاركة مكانة بيئية فارغة للمصدر المفتوح، لكن Meta وMistral لم تتولى هذا المنصب. لقد جعل الهجوم المفاجئ لشركة DeepSeek هذه المرة الإبحار سلسًا في مسار المصدر المفتوح.
إذا تم تسجيل الإحساس بـ 100 نقطة، ومساهمة تحسين الذكاء هي 30 نقطة، ومساهمة المصدر المفتوح هي 70 نقطة، وكان LLaMA أيضًا مفتوح المصدر من قبل ولكن لم يكن له مثل هذا التأثير المثير، مما يدل على أن مستوى ذكاء LLaMa ليس كافياً. •رخيص: "هامش الربح الخاص بك هو فرصتي" لا تزال قيمة هذه الجملة ترتفع.
• التواصل + تكلفة الدردشة العامة: يمكن أن توفر هاتان النقطتان تجربة مستخدم جيدة للمستخدمين. تلعب DeepSeek كلتا الورقتين في نفس الوقت، ويمكن القول إنها قنبلة ملكية. التجربة التي تقدمها لمستخدمي C-end مختلفة تمامًا عن برامج الدردشة الأخرى. على وجه الخصوص، تعمل شفافية CoT على جعل عملية التفكير النموذجي عامة. يمكن للشفافية أن تجعل المستخدمين أكثر ثقة في الذكاء الاصطناعي وتعزز كسر الدائرة. ومع ذلك، كان من المفترض أن يكون لـ Perplexity تأثير كبير، ولكن خادم DeepSeek كان غير مستقر، واستجاب فريق Perplexity بسرعة وأطلق R-1، والذي استولى بدوره على عدد كبير من مستخدمي DeepSeek R-1 overflow.
• تعميم التعلم التعزيزي: على الرغم من أن التعلم التعزيزي كان أول من اقترحه OpenAI o1، إلا أن معدل انتشاره ليس مرتفعًا بسبب العمليات المختلفة التي كانت مخفية جزئيًا. لقد عزز DeepSeek R-1 بشكل كبير تقدم نموذج نموذج التفكير وحسن قبوله البيئي بشكل كبير.
استثمار Deepseek في الاستكشاف التكنولوجي هو عامل حتمي يجعل هذا الإنجاز الذكي يستحق المزيد من الاهتمام والمناقشة ، لكن توقيت إطلاق Deepseek R1 يجعل هذا الإحساس مقترحًا ، ولكنه يوضح ذلك بشكل كبير ، وهو ما يعتبره الأمر أيضًا. بدأ IANTS في نشر الحجة القائلة بأن Deepseek قد تحدى وضع الولايات المتحدة باعتباره هيمنة التكنولوجية. > • & nbsp ؛ تسبب Deepseek في انخفاض سعر سهم Nvidia ، وهو ما لم يتوقعوا بالتأكيد أن يصبحوا في 2025 الرأي العام. أول بجعة سوداء في سوق الأسهم الأمريكية في بداية العام؛ • يعتبر مهرجان الربيع بمثابة أرض تدريب للمنتجات. في عصر الإنترنت عبر الهاتف المحمول، انفجرت العديد من التطبيقات الفائقة خلال مهرجان الربيع، وعصر الذكاء الاصطناعي ليس استثناءً. تم إطلاق DeepSeek R1 قبل مهرجان الربيع مباشرة. ما أدهش الجمهور هو قدرته على إنشاء النصوص، بدلاً من مهارات البرمجة والرياضيات التي يتم التركيز عليها أثناء التدريب. الإبداعات الثقافية أسهل على عامة الناس وأكثر عرضة للانتشار. يمكن تقسيم اللاعبين في هذا المجال إلى ثلاث فئات: ToC، إلى المطور وإلى المؤسسة (إلى الحكومة): 1. ToC: Chatbot هو بالتأكيد الأكثر تأثرًا، حيث تم انتزاع عقله واهتمام علامته التجارية من قبل DeepSeek، وChatGPT ليس استثناءً؛ 2. التأثير على المطورين محدود للغاية. لقد رأينا المستخدمين يعلقون بأن r1 ليس جيدًا مثل sonnet بعد استخدامه. كما قال مسؤولو Cursor أن Sonnet لا يزال متفوقًا. ومن المدهش أن نسبة عالية من المستخدمين يختارون Sonnet ولا يوجد هجرة واسعة النطاق؛ 3. البعد الثالث هو أن أعمال To Enterprise و To Government تعتمد على الثقة وفهم الاحتياجات. إن مصالح المنظمات الكبيرة في اتخاذ القرارات معقدة للغاية ولن يكون من السهل هجرتها مثل مستخدمي C-end. من زاوية أخرى، فكر في هذه القضية من منظور المصدر المغلق والمصدر المفتوح وقوة الحوسبة: في الأمد القريب، سيشعر الجميع أن OpenAI/Anthropic/Google ذات المصدر المغلق ستتأثر بشكل أكبر: • تم فتح لغز التكنولوجيا، وتم كسر أهم قسط من الغموض في ضجة الذكاء الاصطناعي؛ • عوامل أكثر واقعية، يعتقد السوق أن بعض العملاء المحتملين وحجم السوق لهذه الشركات ذات المصدر المغلق قد تم انتزاعهم، وأصبحت فترة الاسترداد لاستثمار GPU أطول؛ • بصفتها الشركة الرائدة، فإن OpenAI هي التي تعاني أكثر من غيرها. لقد فشل حلمها السابق في الحفاظ على سرية التكنولوجيا وعدم فتح المصدر، على أمل كسب المزيد من قسط التكنولوجيا. ومع ذلك، في الأمد المتوسط والبعيد، ستظل الشركات التي تمتلك موارد وفيرة من وحدات معالجة الرسوميات تستفيد. من ناحية، يمكن لشركة Meta، وهي شركة من الدرجة الثانية، أن تتابع بسرعة الأساليب الجديدة، مما يجعل Capex أكثر كفاءة، وقد تكون Meta مستفيدة كبيرة. من ناحية أخرى، هناك حاجة إلى المزيد من الاستكشاف لتحسين الذكاء. لقد أدى المصدر المفتوح لـ DeepSeek إلى رفع الجميع إلى نفس المستوى، والدخول في استكشافات جديدة يتطلب استثمارًا في وحدة معالجة الرسوميات 10 مرات أو حتى أكثر. من المبادئ الأولى، بالنسبة لصناعة الذكاء الاصطناعي، سواء كانت تعمل على تطوير الذكاء أو تطبيقه، فمن المحتم أن تستهلك طاقة حوسبة هائلة من الطبيعة المادية. وهذا يتحدد بالقوانين الأساسية ولا يمكن تجنبه تمامًا من خلال التحسين التقني. لذلك، سواء كان الأمر يتعلق باستكشاف الذكاء الاصطناعي أو تطبيقه، حتى لو كانت هناك شكوك في الأمد القريب، فإن الطلب على قوة الحوسبة في الأمدين المتوسط والبعيد سوف ينفجر. وهذا يفسر أيضًا سبب انطلاق ماسك من المبادئ الأولى وإصرار xAI على توسيع المجموعة. قد يكون المنطق العميق وراء xAI وStargate هو نفسه. أعلنت أمازون وشركات أخرى متخصصة في الخدمات السحابية عن خططها لزيادة توجيهات النفقات الرأسمالية. لنفترض أن مستوى الموهبة والإدراك في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم متساويان، وأن المزيد من وحدات معالجة الرسوميات ستسمح لنا بإجراء المزيد من الاستكشاف التجريبي؟ وفي النهاية، قد يعود الأمر إلى المنافسة في مجال الحوسبة. لا يخشى DeepSeek ارتداء الأحذية حتى لو كان حافي القدمين. ولا توجد لديه متطلبات تجارية ويركز على استكشاف تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العام. إن العمل مفتوح المصدر له أهمية كبيرة في تعزيز تقدم الذكاء الاصطناعي العام، وتكثيف المنافسة، وتعزيز الانفتاح، والحصول على تأثير سمك السلور. هناك تفصيل واحد غير مؤكد. إذا كانت DeepSeek قد استخدمت كمية كبيرة من بيانات CoT المقطرة من مرحلة ما قبل التدريب، فلن تكون النتائج اليوم مذهلة. لا تزال المعلومات الأساسية التي تم الحصول عليها على أكتاف عمالقة المستوى الأول، ثم مفتوحة المصدر. ولكن إذا لم يتم استخدام البيانات المقطرة بكميات كبيرة في مرحلة ما قبل التدريب، فقد حققت DeepSeek نتائج اليوم من مرحلة ما قبل التدريب من الصفر، وهو ما سيكون مذهلاً. بالإضافة إلى ذلك، فمن غير المرجح أن تتمكن عملية التقطير من تجاوز SOTA في النموذج الأساسي. لكن DeepSeek R-1 قوي جدًا. أعتقد أن هذا يرجع إلى أن نموذج المكافأة يقوم بعمل جيد جدًا. إذا كان مسار R-1 Zero موثوقًا به، فستكون لديه فرصة لتجاوز SOTA. Insight 07 لا خندق! التقييم السابق الذي أجرته جوجل لـ OpenAI: لا خندق! هذه الجملة مناسبة جدًا هنا. لقد شهدت هذه الموجة من مستخدمي DeepSeek Chatbot عددًا كبيرًا من الهجرات، مما أعطى السوق مصدر إلهام مهم: إن تقدم التكنولوجيا الذكية حاد للغاية، ومن الصعب على المنتجات المرحلية أن تشكل حاجزًا مطلقًا. سواء كان الأمر يتعلق بـ ChatGPT/Sonnet/Perplexity التي تشكلت لديها عقلية وسمعة طيبة، أو أدوات المطورين مثل Cursor وWindsurf، فبمجرد توفر منتجات أكثر ذكاءً، لن يكون لدى المستخدمين ولاء لـ "الجيل السابق" من المنتجات الذكية. واليوم، من الصعب بناء خندق في كل من طبقة النموذج وطبقة التطبيق. لقد تأكدت DeepSeek أيضًا من أمر واحد هذه المرة: النموذج هو التطبيق. لا يوجد لدى DeepSeek أي ابتكار في شكل المنتج. جوهره هو الذكاء + المصدر المفتوح. لا يسعني إلا أن أفكر: في عصر الذكاء الاصطناعي، هل أي ابتكار في المنتج ونموذج العمل أدنى من ابتكار الذكاء؟ منذ أن أصبح Chatbot مشهورًا حتى يومنا هذا، أصبح من الواضح من رد فريق DeepSeek أن DeepSeek لم يكتشف بعد كيفية استخدام هذه الموجة من الزيارات. جوهر السؤال حول ما إذا كان ينبغي لنا أن نقبل ونعمل بنشاط على هذه الحركة المرورية هو: هل يمكن لشركة تجارية عظيمة ومختبر أبحاث عظيم أن يتعايشا في نفس المنظمة؟ هذه مهمة شاقة للغاية من حيث تخصيص الطاقة والموارد والقدرات التنظيمية والخيارات الاستراتيجية. إذا كانت شركة كبيرة مثل ByteDance أو Meta، فإن رد فعلها الأول سيكون قبولها، وسيكون لديها أساس تنظيمي معين للقيام بذلك. ومع ذلك، كمنظمة مختبرية بحثية، فإن DeepSeek ستكون تحت ضغط كبير للتعامل مع هذا الكم الهائل من حركة المرور. ولكن في الوقت نفسه، يجب علينا أيضًا أن نفكر فيما إذا كانت هذه الموجة من Chatbots ستكون حركة مرور مؤقتة؟ هل يعد Chatbot جزءًا من الخط الرئيسي للاستكشاف الذكي المستقبلي؟ يبدو أن كل مرحلة من مراحل الذكاء لديها شكل المنتج المقابل، وChatbot هو مجرد أحد الأشكال المبكرة التي تم فتحها. بالنسبة لشركة DeepSeek، من منظور السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة، هل سيكون الأمر بمثابة فشل إذا لم تتمكن من الاستحواذ على حركة المرور الخاصة بـ Chatbot اليوم؟ ماذا لو كان هناك تأثير مقياس في يوم من الأيام؟ إذا تم تحقيق الذكاء الاصطناعي العام في النهاية، ما هي الناقلة التي سيتم استخدامها لنقله؟ من ناحية أخرى، فإن نموذج الجيل التالي من المستوى الأول أمر بالغ الأهمية، ولكننا اليوم وصلنا إلى حدود المحول، ومن غير المؤكد ما إذا كان المستوى الأول قادرًا على التوصل إلى نموذج قادر على تحقيق التحسن على مستوى الأجيال. استجابت OpenAI وAnthropic وGoogle بإصدار نماذج أفضل بنسبة 30-50%، ولكن هذا قد لا يكون كافياً لإنقاذ الموقف لأن لديهم موارد أكثر بـ 10-30 مرة. من ناحية أخرى، يعد تنفيذ العميل أمرًا بالغ الأهمية، لأن العميل يحتاج إلى إجراء استدلال متعدد الخطوات على مسافة بعيدة. إذا كان النموذج أفضل بنسبة 5-10%، فسيتم تضخيم التأثير الرائد عدة مرات. لذلك، يجب على OpenAI وAnthropic وGoogle تنفيذ منتجات العميل على أرض الواقع، نموذج متكامل كامل المكدس + منتجات العميل، تمامًا مثل Windows + Office. ثانيًا، يجب عليهم أيضًا إظهار نماذج أكثر قوة، مثل نماذج الجيل التالي التي تمثلها النسخة الكاملة من O3 وSonnet 4/3.5 opus. في ظل حالة عدم اليقين التكنولوجي، فإن الباحثين الموهوبين في مجال الذكاء الاصطناعي هم الأكثر قيمة. وأي منظمة ترغب في استكشاف الذكاء الاصطناعي العام يجب أن تستثمر الموارد من أجل الرهان بشكل أكثر جذرية على النموذج التالي. وخاصة في سياق اليوم حيث تم تجميع مرحلة ما قبل التدريب، فمن الضروري أن يكون لديك موهبة جيدة + موارد كافية لاستكشاف لحظة "آها" التالية للذكاء الناشئ. أخيرًا، آمل ألا تكون للتكنولوجيا حدود. رؤية ثاقبة05من هو المصاب؟ من المستفيد؟
رؤية ثاقبة06هل يمكن للتقطير أن يتفوق على SOTA؟
رؤية ثاقبة08هل ينبغي لشركة DeepSeek أن تتولىهذه الموجة من حركة مرور Chatbot وتوسعها؟
البصيرة09من أين ستأتي اللحظة التالية من الاكتشاف الذكي؟
Insight 10لقد جعلتني موجة DeepSeek هذه أكثر ثقة في مواهب الذكاء الاصطناعي في الصين. إنه أمر مشجع للغاية.
Mastercard and Chainlink have teamed up to let over 3 billion cardholders buy crypto directly on-chain using their bank cards. The system is already live and involves several partners to handle payments, compliance, and crypto swaps.
JoyLedger has launched a new offline backup tool called the Recovery Key, which helps users regain access to their wallets without using the internet or cloud services. It works by tapping a smart card to a Ledger device and entering a PIN, offering a more private way to recover crypto access.
WeatherlyLedger released a new offline tool called Recovery Key to help users safely restore access to their crypto wallets without using the internet. It works by tapping a secure card on a Ledger device and entering a PIN, offering a private backup option.
AnaisEight major South Korean banks plan to launch a won-backed stablecoin to reduce reliance on dollar-pegged tokens in the country. They are reviewing two possible models and aim to roll out the digital currency by late 2025 or early 2026.
WeatherlyOpenAI and Microsoft are facing tensions over Microsoft’s investment stake as OpenAI plans to shift from a non-profit to a commercial structure. Talks could stall if they fail to agree on terms, which may impact future funding and their partnership.
AnaisKraken has received a MiCA licence from the Central Bank of Ireland, allowing it to offer regulated crypto services across all 30 European Economic Area countries. This approval strengthens Kraken’s position in Europe as it expands globally, especially amid ongoing regulatory uncertainty in the US.
WeatherlyThe US Federal Reserve confirmed that banks can offer crypto services if they follow safety and risk rules. It also removed “reputational risk” from its guidelines and is reviewing older policies to support clearer crypto regulation.
AnaisInvesco and Galaxy filed for a Solana ETF, aiming to give investors regulated access to the SOL token. Another filing proposes a new ETF mixing memecoins and NFTs from the Pudgy Penguins collection, marking a first of its kind in the market.
AnaisA man lost $20 million in a romance-based crypto scam and is suing Citibank for failing to detect suspicious transfers. He claims the bank ignored warning signs in $4 million worth of transactions that could have helped stop the fraud.
AnaisHong Kong has released a new crypto policy called “Policy Statement 2.0” to boost tokenisation and regulate stablecoins. The plan includes licensing rules for stablecoin issuers starting in August and aims to support wider use of tokenised assets like bonds and ETFs.
Weatherly