DeepSeek将于2月中旬发布V4模型，据报道其编程能力可能超越GPT和Claude。作为2023年成立的中国AI公司，DeepSeek凭借低成本高效率的模型引领了AI平民化进程。其突破性在于训练部署成本远低于竞争对手，推动了效率型大模型蒸馏算法创新。尽管在新兴市场份额高，但在欧美等国因安全隐私问题面临严格监管。新版本发布能否再次引发行业关注，值得期待。
《The Information》周五援引知情人士信息报道称，DeepSeek 预计将于 2 月中旬春节期间发布其下一代 AI 模型 V4。
这很符合 DeepSeek 版本发布都选在节假日的风格。
报道称，DeepSeek 员工进行的内部测试结果显示，V4 在编程任务上的表现突出，可能超过包括 Anthropic Claude 和 OpenAI GPT 系列在内的竞争对手。
《The Information》还补充称，最新的 V4 模型在处理和理解极其冗长的代码提示词方面取得了突破，这一能力可能会成为从事复杂软件项目开发的工程师的一项重要优势。
DeepSeek 成立于 2023 年，总部位于杭州，公司背景是国内量化巨头幻方。
2025 年 1 月，DeepSeek-R1 发布，从此一炮而红，异军突起。
因其在推理和编码能力上表现突出，一度成为美国 iOS 免费榜热门下载，更在当年春节后实际开启了中国 AI 平民化普及的新阶段。
8 月， DeepSeek-V3.1 发布。该版本引入混合推理架构、增强长期上下文处理能力，成为向 Agent 能力演进的重要节点。
12 月，V3.2 系列发布，被视为接近全球领先模型性能的一次重要提升。
DeepSeek 的出现，被认为是推动全球 AI 生态变革的重要变量。
其最大的突破性在于，在训练和部署成本上，远低于其他 AI 巨头的同类产品，也由此引领了效率型大模型蒸馏算法的新道路，启发了后续诸多的 AI 算法创新。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
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- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
改进物理信息神经网络(PINN) - 光伏功率预测附Matlab代码)
