在人工智能的宏大版图中，演绎推理能力是衡量模型智能化程度的关键指标。DeepSeek 作为该领域的重要参与者，其演绎推理技术备受瞩目。深入剖析 DeepSeek 的演绎推理机制，不仅有助于我们理解其技术优势，还能洞察人工智能技术的发展趋势，以及对各行业带来的变革与机遇。

本期播客围绕 DeepSeek 的演绎推理展开深度探讨，从其推理机制、技术应用、面临的挑战，到对人工智能行业的影响，全方位剖析这一 AI 领域的重要成果。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长

钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人

SHOWNOTES

1:43   “知识蒸馏” 不需要去学习基础的所有的外在的表达和现象。

7:58   DeepSeek很聪明用别的模型来询问获得60万条思维链。

10:44  应用它思维链的过程使用“MOE”模型，混合专家模型。

14:49  人工智能大模型在推理版本之后，必须要变成专业化、专门化。

16:26  正确的策略是在动态平衡之中的，永远会有倾向性。

17:24  OpenAI是规模法则的疯狂鼓吹者，迷信规模法则，会变成“虫族“社会。

一、DeepSeek 演绎推理的技术架构解析

突破规模法则的模型蒸馏

传统大语言模型发展遵循规模法则，试图通过海量数据提升性能，然而 DeepSeek 却另辟蹊径，采用模型蒸馏技术。这一技术基于 Transformer 机制构建起多语言理解的底层基础，即 V3 base 版。与传统模式不同，模型蒸馏不再单纯依赖大规模语料库，而是精准提炼关键知识。DeepSeek 通过向其他模型询问，获取约 60 万条思维链，这些思维链涵盖各领域的核心知识和思考逻辑，如数学领域的勾股定理，以少量精华知识实现高效推理，大幅降低对大规模数据的依赖，提升了推理效率和精准度。

思维链整合与推理强化

思维链是 DeepSeek 演绎推理的核心要素。这些思维链类似于人类解决问题时的逻辑步骤，是从大量知识和实践中提炼出的关键推理路径。DeepSeek 将获取的思维链进行整合，形成推理版本（RE 版本）。在解决具体问题时，模型会依据不同的思维链进行层层推理。在判断物体能否通过特定空间时，先确定空间最长距离，再根据空间形状运用相应几何定理计算，通过这种多步骤、多思维链的推理方式，DeepSeek 能够处理复杂问题，模拟人类的深度思考过程，展现出强大的演绎推理能力。

二、混合专家模型（MOE）在演绎推理中的关键作用

多思维链协同决策

混合专家模型（MOE）是 DeepSeek 演绎推理的重要支撑。当面对问题时，MOE 会同时搜索多条相关思维链，进行并行推理。在为产品命名时，模型会从谐音梗、创始人名字、组词法等多种思维链出发，分别生成命名方案，然后对这些方案进行竞争和对比，最终选择最合适的结果。这种多思维链协同决策的方式，充分利用了不同思维链的优势，避免单一思维的局限性，使 DeepSeek 在处理复杂任务时更加灵活、智能，提升了演绎推理的质量和准确性。

基于人类反馈的动态优化

DeepSeek 结合基于人类反馈的增强学习（RLHF）机制，进一步优化演绎推理过程。模型在生成多个推理结果后，会依据人类的反馈和偏好，通过长期奖赏机制筛选出最符合人类期望的答案。在与用户交互过程中，模型会根据用户的反应和评价，不断调整推理策略，使后续的推理结果更符合用户需求，实现演绎推理的动态优化，增强了模型与人类的交互体验和实用性。

三、DeepSeek 演绎推理的应用优势与潜在挑战

多领域的高效应用

DeepSeek 的演绎推理在多个领域展现出显著优势。在智能客服领域，它能够快速理解用户问题，通过演绎推理提供准确、全面的解答，提升客户满意度；在智能写作方面，模型可以根据给定的主题和要求，运用演绎推理组织逻辑清晰的内容，生成高质量的文章；在智能辅助决策领域，DeepSeek 能够分析大量数据，基于演绎推理为企业提供有价值的决策建议，助力企业优化运营策略，提升竞争力。

潜在问题与应对策略

尽管 DeepSeek 的演绎推理表现出色，但也面临一些潜在问题。由于其推理过程模拟人类思维，可能会出现类似人类的偏见，不同思维链的选择和组合可能导致对同一问题产生不同的结论，在企业应用中还可能受到企业决策风格的影响。为应对这些问题，需要在技术层面进一步优化算法，引入更多客观的评价指标和验证机制；在应用层面，加强对模型输出结果的审核和人工干预，确保推理结果的公正性和准确性。

四、DeepSeek 演绎推理对人工智能行业的深远影响

推动行业技术创新

DeepSeek 的演绎推理技术为人工智能行业带来了新的思路和方法。其模型蒸馏和思维链整合技术，启发其他企业和研究机构探索更高效的知识提炼和推理方式，推动行业从单纯依赖数据规模向注重知识质量和推理效率转变。同时，混合专家模型和基于人类反馈的增强学习机制的应用，也为人工智能的发展提供了新的技术方向，促进了相关技术的研究和创新。

重塑行业竞争格局

DeepSeek 的崛起对人工智能行业的竞争格局产生了深远影响。作为行业的新兴力量，它以创新的技术打破了传统巨头凭借规模优势主导市场的局面。面对 DeepSeek 的挑战，像 OpenAI 等行业巨头也不得不调整策略，推出新的推理版本并改变收费模式。这种竞争促使行业内各企业加大研发投入，不断提升技术水平，推动整个行业朝着更加多元化、创新化的方向发展。

10点TAKEAWAY

• 1. 技术创新打破传统局限：DeepSeek的模型蒸馏技术突破了规模法则，不再过度依赖海量语料库，通过Transformer机制构建V3 base版底层基础，以少量关键知识实现高效推理。
• 2. 思维链整合提升推理能力：DeepSeek通过获取约60万条思维链并整合，形成推理版本（RE版本），模拟人类解决问题的逻辑步骤，如在数学、物理等领域运用核心定理，提升复杂问题的推理能力。
• 3. 混合专家模型实现多链协同：混合专家模型（MOE）在DeepSeek中发挥关键作用，面对问题时能搜索并整合多种相关思维链，通过层层推理和结果对比，做出更灵活、智能的决策。
• 4. 人类反馈机制优化推理结果：基于人类反馈的增强学习（RLHF）机制，使DeepSeek能根据人类偏好筛选推理结果，通过长期奖赏机制不断优化，增强与人类的交互体验和实用性。
• 5. 多领域应用展现强大实力：DeepSeek的演绎推理在智能客服、智能写作、智能辅助决策等多领域表现出色，可快速理解问题、生成高质量内容、提供有价值的决策建议。
• 6. 潜在问题引发技术反思：DeepSeek存在潜在问题，可能产生类似人类的偏见，不同思维链选择会导致不同结论，在企业应用中还可能受企业决策风格影响，需优化算法和加强人工审核。
• 7. 推动行业技术创新发展：DeepSeek的技术为人工智能行业提供了新的思路和方法，推动行业从单纯依赖数据规模向注重知识质量和推理效率转变，促进相关技术的研究和创新。
• 8. 重塑行业竞争全新格局：DeepSeek的崛起打破了人工智能行业传统巨头凭借规模优势主导市场的局面，促使行业内企业加大研发投入，推动行业朝着更加多元化、创新化的方向发展。
• 9. 免费模式引发行业价格调整：DeepSeek的免费模式对行业产生冲击，使得OpenAI等推出免费推理版本，百度等也进行价格调整，改变了行业的收费模式和竞争态势。
• 10. 动态平衡理念指引AI方向：借鉴自然界动态平衡理念，人工智能应走向多元化、专业化发展道路，避免追求全能，根据不同场景和需求提供差异化服务，以适应复杂多变的社会环境

DeepSeek 的演绎推理技术在人工智能领域展现出强大的实力和潜力。通过对其技术架构、应用优势和行业影响的深度剖析，我们可以看到它为人工智能技术的发展带来的创新和变革。虽然面临一些挑战，但随着技术的不断完善和优化，DeepSeek 有望在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用，推动各行业的智能化升级，为人类社会创造更多的价值。