Datawhale直播
Datawhale x AGI Hive
最近，DeepSeek的热度持续攀升，仿佛重现了两年前ChatGPT风靡全球的盛况。那么，DeepSeek究竟在技术上有哪些创新？它又将如何改变我们的生活？本次沙龙将深入探讨这些问题。活动将在Datawhale视频号直播， 文末扫码预约。
嘉宾阵容
此次沙龙的嘉宾阵容堪称豪华：
胡鲁辉：智澄AI创始人及CEO，前Meta首席工程负责人
张驰：西湖大学工学院助理教授、博导，通用人工智能（AGI）实验室PI
陈安东：Datawhale成员，哈尔滨工业大学博士在读，so-large-lm开源项目负责人
宋志学：Datawhale成员，中国矿业大学（北京）博士在读，self-llm开源项目负责人
骆秀韬：Datawhale成员，似然实验室成员，unlock-deepseek开源项目负责人
他们的分享将为我们揭开DeepSeek的神秘面纱，让我们一起期待这场知识盛宴！
讨论议题
1.DeepSeek的技术创新与技术路线
DeepSeek的技术创新点：DeepSeek在技术上有哪些突破？哪些是站在前人的肩膀上优化的？哪些是自己的原创创新？
DeepSeekVSOpenAI：谁更强？DeepSeek在训练成本上的显著优势，是否已经构成其技术实力超越OpenAI的关键因素？OpenAI的先发优势和技术积累（如强化学习训练LLM的经验），是否仍然使其在整体技术上更胜一筹？DeepSeek的低成本训练能否弥补OpenAI的技术深度和广度？
提高LLM的推理能力的两条路线之争：rStar-Math采用MCTS+过程监督奖，DeepSeek-R1采用直接结果监督奖励。R1的成功是否意味着基于结果监督奖励的方式更优？还是不同场景适合不同的优化策略？
2.DeepSeek对行业的影响
技术之外的成功因素：DeepSeek的成功是否仅仅来自技术？其市场策略、团队管理、开源策略是否也起到了关键作用？
大厂能否轻易模仿DeepSeek？：既然DeepSeek是低成本路线，那大厂是否可以轻松复制其成功？DeepSeek的独特性是否有难以复现的因素？如果大厂纷纷效仿，DeepSeek是否还能保持领先？
开源策略的影响：DeepSeek的开源策略是否会引发AI行业的“开源潮”？这种开源模式对行业生态、商业模式的影响是什么？
行业格局的变化：DeepSeek的成功是否会重塑AI行业的竞争格局，让AI技术更加普惠化？是否打破了“国内AI只能模仿”的刻板印象？对国内AI行业的信心有何影响？
3.技术与应用的结合
开源LLM的提升，对AI Agent的发展意味着什么？DeepSeek的技术进步会如何推动AIAgent的发展？距离AGI还有多远？
与具身智能的结合：强大LLM+Agent框架的结合，能否显著提升具身智能的推理能力和控制能力？低成本LLM是否能让具身智能训练变得更加高效？返回搜狐，查看更多
