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(B🙌arry 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 yo😁u that extremism in the defens😘e of liberty is no vice. And l🙌et me remind you also that mod😊eration in the pursuit of just👏ice 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G👍PT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

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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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