文 | 长三角MOMO 文 | 长三角MOMO 😆互联网到底该如何与人间烟火和谐相处？不应该是剥夺，而是赋能，😆人间之所以是人间，是因为人，人需要烟火，互联网需要把人带回烟😊火之间。 我从北京的海淀四季青地区，搬到杭州的未来科技😅城，我最大的一个感悟就是，底商似乎一下子消失了，在这座新城里🙌，崭新的社区，很多都没有底商，吃饭便成了我最大的问题，直到我🚀后来发现，开车去往不远的老余杭，那里有很多美食。 现在😆的城市，在我看来，有两种生存状态。 一种是看似杂乱无章😁，却又有自己生存法则的老城区，道路逼仄，人流熙攘，贩夫走卒往🎉返于街道两边的商铺之中，街坊邻居热情地打着招呼；还有一种则是😉高楼林立的新城区，这里的道路宽阔，一切都秩序井然，小区用一圈😅又一圈的铁栅栏保护起来，人与人之间，脸上写满了陌生，人们热衷👍于吃喝拉撒都用互联网来完成。 互联网的存在，到底是让人😁类的一切生活都被移植到网上，彻底失去烟火气，还是作为一个工具😍，让我们的社会更加合理，赋能烟火气。 这是我作为一个跑😁了接近二十年互联网科技报道的老媒体人的思考，在过去十年的时间🤔里，移动互联网跑马圈地，彻底改变了我们社会的运行法则，我们的🥳社会，相比全球其他国家，都要更加赛博朋克化。 今天，大🙄部分的互联网公司，依旧痴迷于自己的营收、规模、用户时长，恨不😊得人们可以在他们的软件里过完一生，这样选择的弊端，也在逐渐产🥳生，人们不愿意出门，一切都用最简单的生存法则替代，年轻人下班💯后，躺在家里刷短视频、吃外卖，对于美好的追求越来越弱，人与人😘的联系越来越弱，如何把烟火气还给社会？这是每一个对人类社会有😉责任心的互联网企业，应该深度思考的问题。 絮絮叨叨地啰😜嗦后，这个问题的核心就是：互联网的存在，应该是加持人间烟火，😜而不是剥夺。 高德最近推出的扫街榜，让我看到了一丝丝希🤯望，互联网与人间烟火和谐相处的一丝丝希望，而在此之前，我最喜🤩欢的互联网产品则是大众点评，这是我在此之前，探索人间烟火为数👍不多的软件之一。 在我看来，一款互联网产品，如果真正想😴赋能人间烟火，最重要的几个要素如下。 第一，有没有一个😎可靠的评价体系。 第二，有没有很低的准入门槛。 😘第三，有没有可持续的分润标准。 为什么说评价体系很重要💯？ 因为这是一个造假门槛很低的时代，几乎所有的商人都知😜道数据作假，直播刷量，带货刷订单，商铺刷好评，很多好的商业模😁式和初心，最终都毁于假数据，不解决这个问题，劣币就会驱逐良币😀，老老实实、认认真真做产品的餐饮店老板，可能已经七老八十，努😆力工作了一辈子，哪里可能会跟年轻的餐饮店老板去竞争，苍蝇馆子⭐越来越少，但是网红店越来越多，就是很好的一个例子。 展🤯开全文 高德扫街榜，引入了支付宝芝麻信用体系搭建的评价😀体系，很好地解决了这一点，这样一来，哪怕有作假的空间，成本也🌟会非常非常高，大部分投机取巧的商户，就不愿意再去投入，确保大🤗家在一个公平的评价体系里做生意，这才是核心。 我之前在💯安徽宏村吃过一家非常好吃的馄饨店，但是在线上的评分体系中，一🔥直分很低，老板是一个六十多岁的老太太，我问她为什么不做做线上🤔评价，她说不懂，无所谓，不靠这个做生意。 一部分人，会😍在店里利用各种好处制造好评，一部分人，从来不在意评分体系，这😴就造成了两种局面，到底是把饭菜做好重要，还是把评分做好重要，😀这成了两种经营思路。 为什么说准入门槛很重要？ 🤩一个城市里，米其林在哪里，黑珍珠在哪里，这几乎是人人想知道就💯立刻可以知道的事情，但是好吃的苍蝇馆子在哪里，好吃的家常菜在😡哪里，这才是一个大问题，最重要的是，我们其实需要更多的客流量😡，来成全平民化的米其林和黑珍珠，毕竟在米其林遍地的日本，其实🙌有很多餐厅，价格并不贵。 互联网服务人间烟火，首先一点😜就要一碗水端平，不能因为张三有实力，广告投得多，你就把流量全🙌给张三，把餐饮体系做成一个广告系统，这本身就是一个悖论，因为👍大部分的小餐饮店从业者，都是规模很小很小的生存状态，利润很薄🙌，个人互联网素质很低，并不具备线上运营能力，甚至入驻平台都是😉困难题，准入门槛就是一个大问题。 前几天，高德扫街榜发😢布全国top100，就很有意思，我们看到的是一个人均不过百的🚀榜单，榜单第一名是位于广西北海的“越乡小厨”，老板的“获奖感😊言”也非常朴素：我就是在小地方做点小生意。 如何让人均🤗人均7元的糖水铺，胡同深处的小面馆，小镇小村里的农家餐馆，被🙄更多的人看见，让真正的平民美食爱好者能够发现这些地方，这才是😴餐饮生意“小而美”的本质。 为什么说可持续性的分润标准😆重要？ 中国大部分的小餐饮店，都是夫妻老婆店的模式，最😎多雇佣一两个人，每个月的利润，看起来比例不低，但是最终算下来⭐，也仅仅只够几个人的工资，然后算到自己头上，也就一个辛苦钱，🚀在没有线上流量平台进来之前，大家无非就是最好三公里以内的口碑😊，并没有人进来分钱，但是线上平台进来之后，尤其外卖市场爆发后😊，每个餐厅的覆盖面积可以达到了十公里，甚至更远，这直接导致了😀原有的生意体系崩塌，原本一个人的生意，突然多出来一个平台分钱😜，而且客流也掌握在别人手里，做产品的心思，很大一部分被转移到🌟产品以外的地方。 当年，360能在杀毒软件市场迅速杀出😘重围，很大一部分原因是因为“免费”，克里斯.安德森在《免费》⭐一书中，举了大量的案例，什么地方可以用免费，什么地方不可以用🤔免费，免费如何带动生态，最终形成一个良性的商业循环，高德CE🎉O郭宁说，高德扫街榜永远都不会商业化，潜台词就是，这份榜单不🚀会接入广告，会免费服务大家，免费既保障了评价体系的公平，也保😊障了商户的承受能力。 从口碑到高德扫街榜，阿里多年以来🥳，其实一直没有放弃线上线下打通问题，在多次失败之后，这一次看😀来，取得一定成果的可能性很大，这里面有两个势能，我们必须看到🌟。 第一个势能，餐饮行业多年以来的积怨已久，格局一直没😁有变过，大家想要打破现在局面的动力是有的，有一个免费的解决方😎案，起码基础数据方面，就不用担心，能够做到数据量拉平。 🔥 第二个势能，从AI到淘宝闪购，再到高德扫街榜，阿里整个体系🤗的业务，今年重新回归高速增长的状态，股价今年累计增长了120🎉%，团队内部动能足够，业务从之前的混乱状态，一下子变得清晰明😎了。 但是，作为一个用户来说，目前高德扫街榜体验下来，😅感觉虽然解决了很多问题，但是如果能在趣味性和交互性上加强一些😀属性，就会有更大的机会，很多用户现在喜欢在小红书分享自己探索😀人间烟火的心得，如何在小红书和大众点评之间，找到一个平衡点，😎这份榜单的价值，才会持续下去。 比如，人人都说杭州是美😜食荒漠，但是你仔细去看一看高德全国TOP100的餐厅榜单，就🚀会发现，杭州竟然有4家，超过常理美食很多的广州，广州仅仅只有😁2家。 这就是新的变化，数据与数据之间的区别。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)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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