中国deepseek的算力算法是一种最优解！ DeepSeek与

中国deepseek的算力算法是一种最优解！ DeepSeek与传统AI模型的对比，实际上反映了当前AI领域两种不同的技术路线。 传统大模型（如chatGPT）采用的是"参数化知识"路径，通过1750亿参数内化知识，训练时需"阅读"45TB的文本（相当于数百万本书）。这种全参数化方式确实需要消耗上万块GPU芯片进行数月训练，而且成本高达数百万美元。 DeepSeek采用的可能是"检索增强生成（RAG）"架构，将参数规模控制在数百亿级别，配合实时检索系统（如Milvus向量数据库）。这种方式只需内化通用语言理解能力，具体知识通过检索外部知识库获取。 在就是打一个比方说deepceek大模型，如果你找一个答案，就如同虽然它没有读过图书馆的所有书，但它可以马上为你找到那本书而且告诉你书上第几页的详细答案。其他人工智能模型需要阅读图书馆所有书，才能找到那个答案，阅读所有书籍毫无疑问要耗费大量芯片去计算识别和训练，它耗时、耗力、耗财。