嘉宾的音质好差，可惜了

李老师讲的真好啊，听了非常多讲AI的播客了，李老师讲的是最通俗易懂的。请多来啊！🤩

03:21 录音效果不好，声音发闷，需要调高音量，希望没重制。

1. 为什么DeepSeek-R1的发布标志着AI进入下半场？AI的上/下半场分别是什么？：DeepSeek-R1发布推动AI从探索转向应用落地、注重成本效益等，上半场聚焦模型开发突破，下半场更重实用、优化和市场拓展。 2. DeepSeek-R1和DeepSeek-V3的工作原理和训练方式是什么？原理基于Transformer架构等技术处理数据，训练方式包括用大规模数据训练等，利用优化算法调整参数提升性能。 3. DeepSeek超越OpenAI了吗？掌握了其没有的技术吗？DeepSeek蒸馏OpenAI了吗？蒸馏能超越SOTA吗？：在部分指标和应用场景有优势，但不能说全面超越；有独特技术，如优化训练算法等；无证据表明蒸馏OpenAI；蒸馏结合创新有超越SOTA可能。 4. DeepSeek-R1代表的RL与Anthropic RLHF的路线之争是什么情况？：RL通过奖励机制训练，更灵活探索策略；RLHF基于人类反馈微调，更符合人类偏好，二者在平衡效率与符合人类需求上有差异。 5. DeepSeek胜利中，开源、技术、成本、产品哪个因素最重要？：各因素相互关联，技术是核心，支撑性能；开源吸引人才；成本控制扩大市场；产品满足需求，共同促进成功。 6. DeepSeek-V3为什么可以只花550万美元？李飞飞50美元训出媲美DeepSeek-R1、OpenAI o1的AI推理模型s1是怎么回事？：DeepSeek-V3可能因优化训练算法、复用代码等降低成本；李飞飞成果或在特定条件、数据集下实现，采用独特优化方法。 7. 如何看待Deepseek对中国科技行业、乃至整个中国商业的影响？：推动中国AI技术进步，提升产业竞争力，促进科技行业创新；为商业带来新商业模式和应用场景，助力企业降本增效。 8. 为什么梁文峰和DeepSeek能做出来？为什么其他国内大厂做不出来？：梁文峰团队专注创新、灵活高效，抓住技术关键点；其他大厂可能受组织架构、业务分散等因素限制，创新决策流程较长。 9. DeepSeek的胜利看上去是技术的胜利，AI时代PM应该怎么办？：AI时代产品经理要懂技术趋势，结合用户需求推动产品创新，协调技术、市场和业务团队，提升产品竞争力。 10. DeepSeek对toC的AI业务有哪些影响？：能提供更个性化服务，如智能推荐、虚拟助手功能更强大，降低开发成本，促进新应用涌现，提升用户体验。 11. DeepSeek对toB 的AI业务有哪些影响？：助力企业优化业务流程，如智能客服、供应链优化；为政府提供智能决策支持，提升公共服务效率和精准度。 12. DeepSeek对toDeveloper的AI业务有哪些影响？：提供更易用开发工具和框架，降低开发门槛，丰富开发资源，激发开发者创新，促进AI生态发展。 13. DeepSeek会带来AI应用的大爆发吗？：有促进作用，其技术降低开发成本和难度，提供基础支持，但应用爆发还受市场需求、政策法规等因素制约。 14. DeepSeek自己会做chatbot吗？：目前不确定，从技术能力看有可行性，若做可能凭借技术优势提供特色服务，也可能专注底层技术赋能。 15. 未来的算力还重要吗？巨头们的持续投资会变化吗？英伟达的股价会如何变化呢？：算力仍重要，是AI发展基础；巨头投资会调整方向，关注性价比高的算力；英伟达股价受多种因素影响，竞争加剧、技术变革等或使其波动。 16. 未来的数据还重要吗？还是不是壁垒？：数据依然重要，高质量数据是训练优质模型关键，但随着技术发展，数据获取和处理方式改变，单纯数据量优势不再是绝对壁垒。 17. 预测DeepSeek的下一步？：可能继续优化模型，拓展应用领域，加强与其他企业合作，提升技术影响力，探索新商业模式实现盈利增长。 18. 预测中国各个主要玩家（字节、腾讯、阿里）的下一步？：字节可能在短视频、社交等业务深化AI应用，拓展海外市场；腾讯或加强AI在游戏、金融科技领域创新；阿里持续优化电商AI服务，探索云计算与AI融合新应用。 19. 预测美国各个主要玩家（Meta、Google、微软、亚马逊、OpenAI、Anthropic）的下一步？：Meta深化元宇宙与AI融合；Google加强AI在搜索引擎、广告业务创新；微软将AI融入办公软件等产品；亚马逊拓展云服务AI功能；OpenAI和Anthropic持续提升模型性能，拓展应用场景。 20. 用Peter Thiel的创新理论来分析DeepSeek/R1在低成本推理方面的成功，具体在哪些层面实现了协同创新？：在技术层面，创新算法降低计算复杂度；商业层面，优化商业模式降低成本；组织层面，高效团队协作实现资源合理配置，各层面协同促进低成本推理成功。

59:43 让llm去订机票本来就是伪需求

1:28:13 是我听过的播客中为数不多能坚持听下去的关于 Deepseek 的内容了😂

播客中李老师围绕DeepSeek在技术、行业影响、业务应用及未来趋势等方面表达了核心观点： • 技术层面：DeepSeek-R1发布是AI发展转折点，开启注重应用落地、成本效益的下半场。其模型基于Transformer架构创新，训练方式独特。在与OpenAI对比中，DeepSeek有独特技术，并非依赖蒸馏OpenAI技术，在部分指标和场景表现出色，但尚未全面超越。在路线选择上，RL与Anthropic RLHF各有优劣，DeepSeek胜利得益于开源、技术、成本、产品多因素协同，技术是核心驱动力，开源吸引人才，成本控制扩大市场，产品满足用户需求。DeepSeek-V3训练成本低源于算法优化、代码复用等，李飞飞成果基于特定条件和优化方法。 • 行业影响层面：DeepSeek推动中国科技行业发展，提升AI技术水平，为商业领域创造新商业模式和应用场景，助力企业降本增效。梁文峰团队成功在于专注创新、灵活高效，抓住技术关键；其他大厂受组织架构、业务分散等因素制约。AI时代产品经理需掌握技术趋势，结合用户需求推动产品创新，协调多团队合作提升产品竞争力。 • 业务应用层面：对toC业务，DeepSeek能提供个性化服务，增强虚拟助手功能，降低开发成本，促进新应用出现；对toB业务，助力企业优化业务流程，为政府提供智能决策支持；对toDeveloper业务，提供易用开发工具和丰富资源，降低开发门槛，推动AI生态发展。虽有促进作用，但AI应用爆发还受市场需求、政策法规等因素影响。DeepSeek是否做chatbot尚不明确，从技术上有可行性，也可能选择专注底层技术赋能。 • 未来趋势层面：算力依旧是AI发展的基础，巨头投资会向追求性价比方向调整；数据虽重要，但随着技术发展，其获取和处理方式改变，单纯数据量优势不再是绝对壁垒。DeepSeek未来可能持续优化模型，拓展应用领域，加强合作，探索盈利模式。预测中国字节跳动、腾讯、阿里等企业会在各自优势业务领域深化AI应用；美国Meta、Google等公司也会将AI融入核心业务，持续创新。DeepSeek在低成本推理上的成功得益于技术、商业、组织层面的协同创新，包括算法优化、商业模式创新、高效团队协作。

连夜听了一半，简直是 AI 技术人员必吃的大餐！！李老师讲得思路太清晰了👍

就等十字路口了！最硬核！

嘉宾老师讲得太棒了！小白也能听懂的程度，不懂的地方反复拉几次进度条也能理解。全是干货，再次感谢嘉宾老师！！

22:03 老师还挺幽默，左脚踩右脚上天了

有文字档案吗

28:20 这突如其来的转折 哈哈哈哈！

厉害了👍🏻，嘉宾👍🏻

外行听不懂。。

49:01 感谢最后一段非常精彩，深入浅出，鞭辟入里，最终一气呵成。终于知道我是怎么运行的了。来自 deepseek

满满干货

可不可以注意一下音量的问题🙋，上一期被吓到一次，这一期嘉宾一开口就给我吓到了😩😩😩

很难想像一个在大厂十年的人会觉得大厂会在大模型这种底层核心技术上仍有机会的情况下去直接拥抱开源。当然这确实也跟百度近十几年所有事情都做一半就放弃最终啥也没做成的风格满契合的。 就这么说吧，要是你问任何一个比较大的手机厂商，当年他们在安卓刚早期的时候他们自己有机会，有技术，也有资金去做一个媲美安卓的东西，他们会不会直接去拥抱安卓，答案实在是过于显而易见

06:58 哈哈哈 我什么时候听到 closeai 这个梗才能不笑