DeepSeek火遍全球。
它究竟火在哪里？到底为什么火？与之前的那些大语言模型相比，特别的地方究竟在哪里？
在过去这几个月，不少网友、专家和技术人员，都分析了 DeepSeek 的特别之处，就自留地君自己的感受而言，开源、多模态、思考链、强化学习、蒸馏等等，都可以说是其让人眼前一亮的重要创新之处。
1、开放源代码
开源，（Open Source）全称为开放源代码。开源就是要用户利用源代码在其基础上修改和学习的，但开源系统同样也有版权，同样也受到法律保护。
维基百科定义开放源代码软件，如下所示：“开放源代码软件是计算机软件的一种类型，其中源代码是根据许可证发布的，版权所有者向用户授予学习、更改软件以及出于任何目的向任何人分发软件的权限。”
相关的开放源代码软件开发是涉及多个参与者甚至来自全球的软件开发的一种协作形式。它们共同使用开放源代码创建和维护软件与源代码。
现已广泛采用开放源代码软件。开源的威力在于智慧众筹，体现人类智慧的结晶，也突出反映了开放与协作的无穷魅力。
Deepseek的源代码托管在公开平台（如GitHub、GitLab），任何人都可以访问和下载。
用户可以根据开源协议免费使用Deepseek，无需支付授权费用。开发者可以根据需求修改代码，并将修改后的版本重新分发。DeepSeek希望通过开源策略吸引全球开发者和研究者的关注，形成一个强大的技术社区。
通过开源，DeepSeek打破了高性能AI模型被少数科技巨头垄断的局面，使得更多的研究人员、开发者以及组织能够访问和使用高性能的AI模型，从而降低了AI技术的使用门槛，促进了整个AI社区的发展。
DeepSeek的横空出世，不仅标志着中国在AI领域实现了重大突破，更重要的是它还预示着全球科技竞争格局由于开源而正在发生深刻变革。
2、多模态处理能力
DeepSeek的多模态模型能够同时处理和理解视觉与文本数据，例如，在处理减肥饮品推荐的任务时，能够精确地识别图像中的饮品款数和名称，并结合文本信息推荐适合减脂的饮品。
此外，DeepSeek的多模态训练不仅在视觉理解任务上表现优异，还在文本模态任务上有所提升，如在ARC-Challenge（5-shot）测试中，DeepSeek的成绩从单模态的21.4提升到了多模态的40.5，显示出模态穿透对模型推理能力的增强效果。
DeepSeek团队还提出了Align-Anything框架，致力于使全模态大模型与人类意图和价值观对齐，该框架支持任意模态的输入与输出。
3、思维链
DeepSeek的思维链（Chain of Thought）是一种推理架构，它使得DeepSeek R1 模型在输出最终答案之前，会以自然语言的形式生成思路或推理链，从而使得结果对于人类更具可解释性。
在这一点上，作为一个推理模型，DeepSeek 与之前的对话模型不同，传统的大语言模型只是在用户提问之后，直接输出答案，无论这个答案是对还是错，大模型只是输出答案。
而DeepSeek 先是思考和理解用户的问题和请求，在此基础上呈现思考的过程，通过这种方式，R1 模型能够像人类一样，将问题分解为多个步骤，逐步推导出答案，不仅提高了模型的准确性，还使其具备了更强的可解释性。
思维链的概念最初由谷歌大脑的高级研究员 Jason Wei 提出，并在论文中进行了详细阐述。
此外，思维链还能让模型学会认识并纠正错误，学会将棘手的步骤分解为更简单的步骤，甚至学会尝试不同方法，极大地提高了模型的推理能力
4、强化学习
DeepSeek-R1-Zero是一个通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练的模型，无需监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）作为初步步骤。它的构建过程主要围绕如何通过RL激励模型自我进化，从而提升推理能力。
强化学习是一种机器学习方法，它通过实践和试错来帮助模型发现解决问题的最佳方法。
在强化学习阶段，模型会尝试多种不同的解题方法，这些方法可能来自不同的提示（prompt）。
之后评估解决方案，检查每个解决方案是否正确。正确的解决方案会被标记为“好”，错误的解决方案会被标记为“坏”。
模型会根据正确答案的解决方案进行训练，强化那些能够得到正确答案的解决方案。
这类似于学生在练习中发现有效的方法后，会更多地使用这些方法。
强化学习让模型通过试错来自主发现适合自己的解决方案，模型会尝试多种路径，找到能够可靠地达到正确答案的解决方案。
5、蒸馏
蒸馏（Distillation）技术是一种模型优化方法，它通过将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）来实现。
这种技术的核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。
DeepSeek的蒸馏技术将数据蒸馏与模型蒸馏相结合，实现了从大型复杂模型到小型高效模型的知识迁移。
这种结合方式不仅提升了模型的性能，还显著降低了计算成本正是由于蒸馏技术，DeepSeek 才能在极低的投入的基础上，呈现出杰出的生成表现。
通过将知识从大型复杂模型迁移到小型高效模型，DeepSeek的蒸馏模型在计算资源、内存使用和推理速度方面都实现了显著的优化。
作为非人工智能专家，自留地君可能只能结合相关媒体的报告，汇总DeepSeek 亮眼的这些显著特征。
DeepSeek R1 的5大创新点具有重要的教育意义。
DeepSeek R1的开源策略对教育领域具有深远的影响。开源使得中小教育机构能够以极低的成本部署高级AI技术，使得不同地区的教育机构能够获得同等水平的智能辅导能力，从而推动教育公平。
不仅如此，DeepSeek的开源策略还降低了研究门槛，促进了技术透明，公开失败案例避免重复试错，加速领域进展。
开源促进了更低的门槛和更大的人才库，随着Deepseek R1的硬件需求下降，全球更多开发者将能够尝试AI技术，激发针对现实世界及加密领域特定挑战的创新解决方案。
学生可以自由获取和研究模型的代码及架构，满足他们的好奇心和求知欲，激发对人工智能和相关技术的学习兴趣。
学生能深入了解模型运作原理，不再局限于表面使用，从而更积极主动地探索 AI 领域知识。开源使得教育工作者能够自由地获取和使用DeepSeek模型，根据自身需求对模型进行定制和优化，降低了技术门槛和成本，促进了教育资源的共享和交流。DeepSeek R1的多模态策略对教育领域具有深远的影响。
DeepSeek R1 的多模态策略，融合文本、图像、音频等多种信息，为教育领域带来全方位变革。在教学内容呈现上，能把抽象知识具象化，像讲解历史事件时，搭配图片、音频，让学生更易理解。
在教学中，可以利用多模态技术创建更加生动和直观的教学内容，如将文字教材与相关的图片、视频等多媒体资源相结合，帮助学生更好地理解和掌握知识。
DeepSeek R1的思考链功能在教育领域的应用具有显著的教育意义。它能够提供详细的解题步骤，帮助学生理解问题解决的整个过程，从而提高学习效率和质量。这种能力不仅提供答案，更展现完整解题路径的”思考脚手架”，重新定义智能辅导场景。
此外，DeepSeek的思考链技术还能帮助学生培养自主学习的习惯，通过细致入微的解答过程，引领学习者有思辨能力。
教育工作者可以利用思考链技术，设计更加有效的教学活动和问题解决任务，帮助学生理解复杂概念，引导学生通过逐步推理和分析来解决问题，提高学生的思维能力和学习效果。
DeepSeek 的强化学习方式类似于孩子在成长过程中通过尝试、犯错和从错误中学习来提高自己的能力。通过不断的实践和反馈，模型能够优化其行为，提高解决问题的能力，这与孩子学习新技能的过程相似。
强化学习允许DeepSeek R1 模型在没有明确指导的情况下，通过自我探索和试错来学习，这有助于培养其独立思考和解决问题的能力。
教师可以利用强化学习来调整教学策略，根据学生的学习表现不断优化教学方法，提高教学效果。
教师可以利用轻量化的模型来辅助教学，例如在课堂上使用模型来解答学生的问题，或者在课后提供个性化的学习建议。
它们不仅可以提高教育技术的准确性和适应性，还可以提高教育资源的可访问性，从而促进教育公平和提高教学质量。
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