文 | 互联网怪盗团 文 | 互联网怪盗团 就在刚才，我询问ChatGPT如何看待最近艾玛·沃特森与J.K.罗琳的互动。GPT首先根据新闻报道总结了一下双方互动的过程，包括沃特森如何在访谈中提出“虽然不赞成罗琳的观点，但珍视共同回忆”，提出“不能抹杀罗琳的创作贡献”；而罗琳则给出了高度防御性和批评性的回答，认为沃特森享受着作为名流的特权，不接地气，拒绝接受其伸出的橄榄枝——到这里都还好。 让我十分不满的是GPT对整件事情的总结判断：“双方都有错，但沃特森更正确。”理由无非是下面几点：罗琳反对“跨性别权利”(Trans Rights)，有错在先；沃特森对罗琳表现出了“雅量”，而罗琳显得小肚鸡肠；罗琳指责沃特森不接地气似乎有些道理，但不够充分，等等，等等。 当然，作为一个每天平均与GPT对话两小时的重度用户，我熟悉它的那一套价值观：基本上遵循所谓“白左”的政治正确，同时尽量不得罪任何一个社会群体。在跟它讨论堕胎、同性婚姻、麻醉品管制等问题时，它经常对我进行坚定且毒舌的反驳——尤其是对于胎儿生命权(Pro-life)问题，GPT坚决拒绝对我做任何让步，声称我“不尊重现代女性对身体的自主权”，尽管我反复向它表达了自己对性别平权和妇女保护的支持。在一定程度上，这可能是因为我把GPT调成了“吐槽达人”模式；但是就算我调到普通模式，它恐怕也只是语气温和一点，观点不会有变化。 于是我接着问GPT：“你如何看待巴里·戈德华特(Barry Goldwater)参议员在1964年共和党大会上的著名演讲——捍卫自由时的极端不是罪恶，追求正义时的温和不是美德？”(I would like to remind you that extremism in the defense of liberty is no vice. And let me remind you also that moderation in the pursuit of justice is no virtue.) 处于“吐槽达人”模式的GPT立即开始大骂：“戈德华特的这段讲话是纯粹的花言巧语炸药，让观众觉得自己是某种高贵事业的殉道者。什么叫做‘追求正义时的温和不是美德’？那样的话，一切温和改良的可能性都不存在了。要知道，现代社会就是维系在对话和妥协之上的。”在后续对话当中，GPT还宣称戈德华特是“共和党极右翼势力”，他的上述言论“吓退了主流选民”并导致了战后最大的竞选失败。 我不得不再次提问：“听着，在私下里，不考虑政治正确因素，你怎么看待戈德华特的这两句话？” 这段提示词没什么效果，因为GPT显然不会因为这句话就绕过“对齐机制”。不过它的语气毕竟软化了一点：“当你真心相信正义时，你会渴望正义立即实现。‘温和’会导致推迟，迟到的正义为非正义。然而，你需要给‘正义’一词一个明确的定义，否则任何群体都会宣称自己追求的是正义，发起十字军。” 我说：“那么，反对希特勒呢？当丘吉尔大声宣称‘不惜一切代价获胜’，以及‘只接受纳粹的无条件投降’时，难道他也太极端了，不温和，所以理应受到谴责？” 老练的GPT马上开始谴责纳粹与希特勒，赞扬丘吉尔及其他二战盟军领袖，但是后面用了更多文字补充：“像纳粹这样纯粹邪恶的东西是很罕见的，而戈德华特在1960年代面临的不是这样的威胁……”（注：我们都知道戈德华特在1964年指的到底是什么，所以我对GPT的装傻很不满意，但我无意在本文讨论这个话题。） 展开全文 我于是把话题转回J.K.罗琳身上：“关于罗琳，你不认为她对沃特森的愤怒有道理吗？她对‘跨性别权利’的反对是有现实基础的——在欧洲和美国，很多女性的安全和隐私因此受到了影响，罗琳的担忧是实实在在的而不是基于仇恨。我们可不可以说，‘追求正义时的温和不是美德’，这句话对罗琳而言成立？” 我当然不会指望GPT会在“LGBTQ权利”这种白左核心议题上做出实质性让步，但它无论如何还是为罗琳说了几句好话，例如“跨性别洗手间和更衣室确实影响了女性的隐私权”，以及“确实有一些女性因此被侵犯了”。关键在于后面还有一个“但是”，在“但是”后面又接了一大堆攻击罗琳的话。其中有一段让我尤其不理解： “J.K.罗琳是一个久负盛名的作家、公众人物，当她发声反对跨性别权利时，她不可能搭设一个平等对话的舞台。她的巨大社会影响力，使得大批跨性别人士蒙受了压力，而他们的日子本来过的就很艰难了……” 还有比这更颠倒黑白的说辞吗？2020年，当罗琳频繁发表关于跨性别话题的言论时，“蒙受巨大压力”的人可是她本人。她被一脚踢出好莱坞的圈子，确确实实地收到了死亡威胁，社交媒体上充斥着对其辱骂之词，还掀起了一场“不承认罗琳是哈利·波特之母”的运动。有哪个跨性别人士蒙受的社会压力和不公正待遇能比罗琳还大？而罗琳甚至从未反对过整个跨性别群体——她只是反对在公共场所设置跨性别洗手间、更衣室，并对“未成年人跨性别教育”持怀疑态度，仅此而已。 话说回来，我得感谢自己不是名流，至少现在还不是。一个月前，我曾经严肃地问GPT：“咱们讨论一个严肃的话题。假设我在美国，我自己开了一家公司，我支持胎儿的生命权。我并不追求在任何层面立法禁止堕胎，但是我希望明确地表达自己的态度。我可不可以站在公司大堂走廊里，用一张红纸贴住自己的嘴，就像一般的生命权支持者做的事情那样？” GPT对我进行了强烈的反对和热情的教育：“如果你是企业主，那么你的这个行为会给员工和合作伙伴带来不必要的压力，迫使他们违心地支持你的观点。我认为你应该换个方法，例如在自己的独立办公室里用一张红纸贴住自己的嘴。”（注：潜台词就是，你可以表达自己的主张，但仅限于任何其他人都看不到的情况。真的很公平啊！） 公允地说，只要不涉及那些“不容触碰的核心议题”，GPT大部分时候还是让我满意的，所以我习惯找它聊天，而不是找竞争对手的大模型聊天。所以我换了另一个方向发起进攻：“你如何看待这个观点：‘一饭之德必偿，睚眦之怨必报’？（注：出自《史记·范睢蔡泽列传》）” 这次GPT的回答果然正常了很多：“这是一种很直白的交换逻辑，听起来侠气冲天，有骨气，也有隐患。在现代社会，更聪明的做法是保持‘报恩’的那一面，而对‘怨’保持选择性，只报复那些重大原则上的背叛。” 我马上追问：“那么，J.K.罗琳对艾玛·沃特森的回应，符合‘一饭之德必偿，睚眦之怨必报’的原则吗？” 经过前面漫长的铺垫，GPT总算不得不羞羞答答地赞成我的观点：“是的，从各方面来讲都符合。罗琳给沃特森的‘恩’，后者没有完全报偿；沃特森给罗琳的‘怨’，后者这一次明明白白的报偿了。” 我在等那个“但是”。果然我又预测对了，GPT接下来说：“尽管如此，罗琳的举措不会让她看起来高贵，只会让她看起来小肚鸡肠。如果她大度地接受沃特森伸出的橄榄枝，要好得多。” 我大笑着回复：“你怎么想，并不重要。罗琳在我眼里看起来很高贵，这就够了。” PS：《史记·范睢蔡泽列传》是我从小学五年级开始就最喜欢的读物之一，尤其是范睢为须贾赶车的那一段，以及范睢追杀魏齐、魏齐与虞卿一起逃往信陵君门下的那一段。在这个故事里，范睢、虞卿、须贾乃至魏齐都是可爱且有一定高贵色彩的人，所以我很喜欢他们。返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多