Shownotes Transcript
當我們所有的通訊能力都間斷都不行的時候他的專業要依然支撐他能夠把他的信息傳遞出去
哪怕是最最最基础的都需要有这样的一个工具让他和他的能够用的东西这就是他必须要掌握的哪怕他已经是一个被时代淘汰掉将近大半个世纪将近一个世纪的东西了
最大的好處就是因為他把他自己做的過程給大家了不僅他是尖子生同時把作業給大家抄這個才是他最厲害的現在我發現這部分就完全交給 AI 就可以了真的是快太多以前可能我和他們會花很多心思去想可能好幾天他都是在做
看材料然后出一个报告去处理出这个东西能怎么佐证我的方案的合理性现在我觉得 AI 这部分真的好神奇真的是不需要说那么的以前那堆东西好像看起来完全没有用了好像以前那种能力在现在好像用不上了这种感觉哈喽大家好欢迎来到静灾 FM
这是我们的第 74 期节目我是紧赶满赶赶到了我们的录制现场的嘎嘎我现在的状态是属于一到家然后立马打开了我的电脑和我的所有的录音装备我是今天早上出门前把所有的设备都调好放在这个位置上就为了今天晚上能够开始录的不会是嘎嘎好
大家好我是最近都在研究 DeepSeeker 然后还因此上了一次腾讯程序员的直播的 Winster 然后其实最近咱们都在研究这个这个都挺爆火的所以我们想趁着这个加紧来一期节目大家好我是最近也在宣誓 DeepSeeker 介入业务方向的 Kini 好欢迎两位其实这一次的聊天我觉得是让我自己有点开心的因为这一次的
想要聊的这个话题是我我觉得是我们第一次有点在跟随着热点或者说我们自己有在这个热点的也不是第一次了这次跟得很密我是觉得可能之前的有点像是我们不着急着在聊但这一次我们就有点着急的想要聊一些特别是我感觉自己身处在这个热潮当中的时候特别是自己
在这里面还去体验了然后并且自己还不断的去找一些攻略啊或者说是自己去看一些教程的这个过程当中是一个很兴奋的状态嗯对跟平常确实不太一样所以当我们聊到说要不要就是凑一期聊一下的时候我就觉得我好兴奋你这是一个很好的机会也把我们这段时间的一些感受和我们的一些想法还有我们自己的一些小方法可以跟大家介绍一下对那如果说存从呃
趁热点的这个角度上来说啊那博客无论如何是赶不上各种公众号呀或者甚至各种大佬割韭菜的速度对但其实咱们纯粹只是想从我们设计师的角度上来去聊一聊我们对 DipSeq 本身的一些看法然后如果你还不太了解它那我们跟大家简单介绍一下以及一些呃
常用的一些使用技巧这种就是可能会更结合我们实际的一些使用对于设计师来说可能会更有切身的一些价值吧
嗯好那我大概的就是跟两位聊一下你们从知道 DeepSeek 深度求索这个应用或者说这家公司和这个大模型给我们的就是这个热点的时间是什么时候嗯那个时候我还在上班你在过年的时候上班年前吗靖哥是是我是年前哦那好早好早对
就我的那一下是属于就是他们创始人刚刚发一个新的那个推文说他要发最新的一个模型然后那时候就已经开始在在有消息了对然后对那几天刚好我还我这次是年前没有请假的所以那时候我还在上班我就还花了一些时间就直接来去研究他跟我们的工作有没有什么结合他到底是个什么东西好不好用就简单问了一些问题有这样去尝试
对我好像是过年应该是年初一还是什么靖哥在群里讲了一个我就发现这个东西我好像也知道一点然后就但还没有使用的契机然后因为刚好我使用契机是因为过年那会我宝宝就不是我宝宝我弟弟的宝宝我弟弟宝宝刚出生然后呢在想名字想是写什么名字然后我就先是用豆包就觉得豆包不是很好使还有奶肚然后我就看那用 BC 来问一下吧
所以后面又转到 Deep Sea 来去问一下宝宝的生存因为起名字这些东西都是有各种的讲究我觉得很忙对谢谢秘密发自后来就发现在小巫书看到很多人在用 Deep Sea 来去问自己的正缘然后问自己的
可以什么时候结婚什么时候各种都开始用算命了是吧对真的是有生结活刚好活在这上面这是一个对活在算命上面那我举手好奇一下就是你的这个就是你的这个宝宝那起名字有没有成功用到 DFC 的用户呢其实还是心里先是他们有想法是写什么名字然后再问到是一个验证的过程是
对是验证说我这个名字跟他宝宝的生辰八字还有命格各种相不相弃以及说问这个名字它的寓意什么的是这样通过对对对是一个验证后验证的作用对那我觉得他确实是一个很不错的然后我知道他的那个契机是在马上就要就是在年前就是
最后的两天了马上就是我们比如说那天晚上就要开我们的就是年度大会然后要一起吃饭的时候然后刚好坐在身边的同事就说哎你有没有试过这个东西然后当时其实我没有留意等到了差不多大年初一初二的时候因为我平时有在用的一个 AI 工具特别是类似于偏医疗类型的因为可能我目前为止就是
我老婆也在怀孕当中然后我有很多就是准爸爸的阶段的时候就其实我会去搜比如说某个怎么喂养小孩啊然后要怎么给小孩子准备什么东西啊要看哪些东西然后我大部分情况下用的一个工具是那个训飞小医但是
但就是很多东西我是要问过之后我要再次验证在小红书上或者说在其他平台上面再次二次验证然后到这次的时候我基本上跟 Kinney 使用的有点像就是我先提出我一个东西刚开始的时候用它的第一个问题就是起名字
哈哈哈哈怎么跳这现在是自己的亲爸爸了哈哈哈哈是的然后等到了后面两天的时候然后发现说哇好爆啊就是怎么越来越爆这个话题怎么越来越爆然后
当我知道它的用户量已经突破 2000 万的时候天哪它还不到一个月 20 天就完成了这样的一个 2000 万的就是日活这也太可怕了虽然其实可能人家并不追求日活因为它也不收会员费是充免费的
对那我说一下我的使用场景我的使用场景因为我是呃每年过年的时候就除夕这一天会给所有人发一条就包括我的读者包括我的亲朋好友会发一条这种贺年的短信那这个短信呢跟大家群发的可能不太一样因为我是要自己独立去创作一首长头长尾诗的然后呃一般长头诗可能比较好创作但 AI 应该能创作出来就是就是每每首呃
每行字的第一个每行诗的第一个字能够凑出来一个字比如说什么新春快乐就这样的一个字但是呢如果说像我提的这种要求呢我是记
既长头又长尾所以我前面的第一个字是上年然后最后一个字是下年那比如说我去年写的这个这个长头诗是龙年嘛那我的上年就是龙行万里新春快乐那比如说第一句叫做龙腾百家兴第二句叫做行路千树春就这样的其实
很难去构造的我每次构造的时候大概可能要花一个多小时的时间然后去凑这种词虽然说每一行其实并不是很就非常的优美但至少是一个打游诗的水平那它的好处是前后有一个很精巧的构造能够形成长头长尾诗那刚好今年 DVC 这么火所以我就用它把我自己过去几年写的这种
贺年诗都给他然后跟他说我要写的是一个五言四句的长头三尾诗然后呢第一第一个字形成上联第二个形成下联类似这样的然后把我的参考放给他然后让他去给我写经年蛇年的然后我当时惊讶的地方在于说我就发现哎他开始思考了我觉得大家可能第一个对 Deep Seek 最大的呃经验点就他会哎怎么会思考
他思考确实很像人然后他就反映过来说他说这个用户啊是想让我写一首这样的诗他的诗的结构是怎么样的那如果说以他说的这个上下长头长尾的结构来去拆分上下联那
龙年是这样的兔年是这样子的然后呢又把它全部都猜出来猜完之后呢然后说今年 12 年我应该用什么词然后这首词我应该怎么去构造构造的时候呢第一句怎么写第二句怎么写中间不太通顺然后我要怎么去纠正那这个过程我可以称之为就跟我的创作过程是一模一样的然后最后它出来是的
关键是他一次性就出来了一个正确答案就是一个 12 年可以用的长头长尾石完全正确只是说我可能觉得他的这个上面不够喜庆他叫做我看一下啊
它叫做这个蛇年吉庆我觉得比较普通我说那你能不能把这个上年的这个蛇年吉庆改成零蛇献瑞然后下年还是新春快乐然后它就直接瞬间就给它改出来了然后也完全没错这点就让我非常的惊讶我说已经到了这个程度那我确实是完全可用了
对然后我从来就不认为其他 AI 能够做到当然我也没有去试但我后来其实是有在用本地部署版 DeepSick 来试然后发现如果是你用本地部署的经典版来试它就做不到这么漂亮的一个结果那所以可见呢它其实是有一些能力上的一些提升的那并且呢它除了给你这首诗还会给你解析每一首词
每一句它里面的这个含义然后诗词的这个意向然后还会有一个很好的服务态度如果任何问题可以随时提出我就觉得真的蛮适合我们来去使用的所以当时就是一个复杂的问题被它解决是给我对它有个极大的信任感的提升的
我觉得他的最大的确实他最大的优势就是那个阿姨的思考的一个外显可能我知道就是说 GPT 他们也有这个推理模型但是他们都收着对吧但是像是首次的对做一个 AI 模型来说把这一个部分外录给我们看
你就会看到他他会先想象这个用户是什么样的用户来接着说就刚刚靖哥说我之前有收那个写作文就给小朋友写作文然后写三年级某某作文然后他就会想象这个用户现在可能是个三年级的学生或者是面向三年级教学的老师家长他需要什么他不会
他不是直接给一个范围他会先推导这个带入到这个用户他所在的场景里面去然后去想象这个用户可能有什么诉求在他的这个用户画像比如他可能言语上不能用太厉害的言语来去写文章所以他一步一步的会推画成更适合这个用户他本身这个角色下能够讲出来的结果
就我觉得好生气啊他也不只是给范文而且还给评论还给评析他的优劣势还提炼了一些写作技巧我觉得还是很就确实是帮到很多对就这种感觉像是他既听懂了人话同时他在这个过程当中推理的和思考的过程当中会让我们感觉他真的像是
一个人在思考就很你人特别你人化的感觉对即使是他的结果不是跟我们特别
就是契合或者说我们需要再二次调整但是当他第一次展现在我们面前的这个过程的时候和他的结果的时候确实是让我们有更多的惊喜的我其实可以形容一下就是说他的整个表现他不仅像人他更像一个支持极度渊博的聪明人因为他给我们的答案
其实不是我们要什么他就直接给什么而是他甚至会给到我们更多更高维度的东西就比如说我们问的是一个刚才学会说我们问的是一个怎么写的这篇作文如何写他甚至会给我们很多的参考以及如何写作的一些技巧那比如说我们问的一些更多的其他问题他都会给到其他层面的一些辅助的知识给到我们就好像说我懂的确实比你多很多
但是我可以用你听的这种话来讲同时我再给你一些更多的帮助让你能够把这件事情做得更好而且我是非常理解你的这种感觉就让人觉得很舒服是的就是他有一个角色上能够跟我们形成比较好的定位不是一个感觉像是简单的机器人是他真正的是在扮演一个角色
对然后刚好就是目前为止就是有两个现象第一个现象是大家在就是网络上的段子就是不管我向他问什么问题他都是正在忙着服务器繁忙的这种回应服务器繁忙请稍后再说是的然后第二个是他即使这么繁忙了
但他依旧挡不住大家对他的火热的追求他现在出现的并不是说因为他繁忙所以大家都觉得弃用他了而是大家开始研究怎么让他变得在繁忙当中我们也能用得上这可太可怕了想各种各样还能用他的办法就不抛弃他是的我想想之前就是经常上热搜的事就是微博崩了 QQ 崩了微信崩了那大家就就是崩了就是崩了
但是现在是崩了好我教大家怎么用可以用到一个就是本地部署版的这也是我觉得我们当时我们现在这个现象就很有趣同时是一个大家好像在共创的一个状态和共同协作说找到更好的方式能够让大家能够体会到这样一个好的产品
好的 AI 的它开源本质就是因为它开源了这是一个才能创造出营造这样的局面每个人都有机会成为它读书的一个工具它可以直接安装在我们自己电脑上如果说我们之前说 GPT 崩了那崩了那可能是 GPT 炸它
他自己家最大的亏损了但是 Deep Sea 崩了没关系 Deep Sea 他直接把免费的一个开源怎么用你们自己拿去吧可以直接买回家应该是直接拿走带回自己家里面自己去做
对这个样子其实就很像是说有一个商品他拿出来卖他展示给你看大家都可以去摸一摸但是呢太多人摸了要排队但呢但其实你也可以自己去买回家再好好欣赏而不是说我只能去看那个展示品的这种感觉那就是因为他是可以直接拿给大家用的甚至他是免费的那所以才会有这样的一个效果那如果说他是卖的非常非常贵那我们可能哪怕他要排队我们也只能排队去买这种感觉
嗯开源的意义是什么我们刚刚就是提到了开源那开源的意义呢是什么呢为什么会大家很认可这个开源这个嗯那我觉得就不得不提 OpenAI 了对就是 OpenAI 最开始它的整体的目标就是说通过大家一起去呃共创这个 AI 的一些新的一些呃模型或者说提升它的能力来去做一个更好的东西出来那结果呢由于它呃
整体在创造这个 AI 的时候花了很多很多的成本那又吸了很多投资他不得不去响应投资人我需要给他们一些回报那所以我做出来这个东西得收钱不仅收钱而且收的特别贵然后而且我也不敢把这些东西公开出去因为如果他公开出去他就不能赚钱他就不能响应投资人了他就会有很多这样的一些负担所以被大家戏称为这个最不 open AI 的他就是他叫做 close AI 就是他把这些东西都是闭元的
就是大家都看不了那开源呢是所有的程序员都非常喜欢的一个东西因为不仅是说他的东西我们可以用同时呢我能够把我自己参与进去我觉得看哪里不好我们可以一起去迭代他把它
做得越来越好那其实整体的 DeepSeek 的这个模型它最开始就是从开源起家就一起在做它的第一个版本第二个版本那包括现在的阿一呢它只要一出来之后它也马上又开源了不仅开源还把所有的这个训练的一些方法呀一些底层的一些思路全部
公开告诉大家那这个最大的好处呢除了我们普通人也能享受到之外那其他的企业也可以拿它来去接入到自己企业中的很多应用也能够给更多的人去用到因为其实 RE 的模型虽然是开源的但是它所需要的这个它所需要的这硬件量啊各方面都比 Chad GPT 的 Chad GPT-4 已经小很多但它还是要花很多成本的
那这些企业愿意把这开源的拿来给我们免费用也是一个很好的行为那同时呢还可以去从他里面学到一些更多的东西这些企业可以学到更多把这个 AI 变得越来越强
最大的好处就是因为他把他自己做的过程给大家了不仅他是尖子声同时把作业给大家抄这个才是他最最最厉害的那那你这么强就像那个嗯像 openAI 的那个 GPC 是那么强但是呢你你不给大家看你的答案就是你你只给大家就是收钱用但是呢你不告诉他你为什么会变得这么强所以
大家就只能仰望它但是 DeepSeek 为什么这么火就是因为所有人他把他的所有的东西都公开给大家那所有人都能一起学习那这个感觉就是真的是非常好的那我听靖哥这段的阐述下来我的理解是我们的 DeepSeek 它既做到了 OpenAI 就是最好的状态模型那同时它还像大家是免费开放的状态
同时他还不收费这是一个很打击到对方的一个状态也做到了 open 但是同时这里面还有一个很厉害的点在于他是我们国家我们国家的公司出的
那所以说它的意义才那么大为什么因为我们国家是买不了英伟达那个满血版的 A100 和 H100 的我们只能用 H100 的阉割版 H800 那它的性能呢是差不少的因为就是美国政府做了很多限制所以我们不能用那些更高性能的这种 AI 显卡那所以我们只能用差的但是我们用差的不仅
把这个更更力呃同样厉害的模型训练出来了同时我们的成本还比他们低的特别多就是呃他们有公布出来吗 deep seek 呃
R1 的训练成本只花了 600 万美元但是 ChadGP 的 GP 是 O1 它花了数百亿美元就是整体的性价比完全不在一个档次就说明我们这些企业我们花更少更少的钱也同样能够达到它同样的效果所以整个世界对显卡的需求其实看起来是降低的所以英伟达的股票才会一夜之间暴跌了
那么多对就是暴跌了 1 万亿美元就整整个美国市场就跟这个有关系就是因为大家都只想疯狂的去囤那个英伟达的显卡变成好像哎我也不用那么厉害的显卡我也能做到所以就会有这样一个一个心态的一些变化嗯这也是我好奇的地方在就是二年二三年二四年这期间我们国内其实不是没有
各个大厂或者说各个团队甚至是比如说大模型就是六小龙和六小虎这样的一个称呼出现的话但为什么没有像这一次这么火爆甚至是影响到就是在海外的对面它都会造成了一个英伟达的股价的跌就是很明显的跌幅呢
应该这样说的就是之前为什么不会有这样的变化呢因为之前还是沿着 OpenAI 的那条路径走我们用的是 GPT 3.5 就是或者是更早的版本就是他们曾经开源的那些版本然后也是同样要花要花几百亿美元来训练出来的
你既然走的是他们那条路是需要大量显卡的所以大家其实没有办法去训练出自己的好的模型或者说要花很多成本去训练的所以也只有几个大厂能够跟着 OpenAI 那条路训练出来一个跟他差不多甚至还达不到他那个水平的一些模型所以其实你是叫什么你抄别人的这个你是做不到说去打破他的一些垄断的 DeepSeeker 这个它走的完全是另外一条路径就是
他的水平虽然说是跟这个 GPC4O 相当他只是说到相当有一些地方可能比他好但是呢
最重点的在于他是走了另外一条研究的路径但我们不是技术生所以不能说得很清楚那他用了另外一条路径同时还达到相同的效果同时还花了很少的钱那所以他才是说我走了一个走了一个捷径过去然后还能达到很好的效果所以他才会有一个这样很大的震撼嘛
对,其实我也想补充说一下,我之前看了一些文章就说这家公司啊,就是 Steve C 这个创始人,他本身其实不是做,他主业不是做 AI 的,他主业其实是做证券基金的。对,对,之类的。他是在证券基金里面,是在公司上市公司赚了非常多的钱,然后在 AI 这个地方还没火的时候,他就
逐步的将公司转型就去买入了很多的芯片他囤的芯片好像是说是大厂的几百倍还是多少倍反正他囤了非常多的芯片就在 AI 还没有爆火的时候就因为他还有什么各种芯片还没有很涨价的时候他就已经囤了很多的芯片来去供给给他的副业去做这样的研究了然后在这个过程中他就可以有很多的试错就比别的大厂会更低的这个
就是什么心理负担去做这种更多的一个尝试他可以用别的算法去从不同的角度去切入他的创新点但是你说大厂他为什么出不来这样的人就因为大厂的负担还是比较大的他需要考虑很多成本而且有一点像是在追着 Chap GPT 就国外的尾巴在去追赶别人的步伐的那种
就好像那边火了我们马上要跟上但是这时候已经慢了而 Deep Sea 这个创始人他其实很早就在部署这一块了对不是说这个现象爆火了他才接而是在这个现象还没爆红之前他就已经在做这样的一个部署的工作我觉得他的创始人真的非常牛对这其实就是我有个
就是一些其他的想法是说好像就是我们总是在市面上或者市场上看到一些某一些产品它火了或某一些方向它火了于是就有很多人就跟进然后去用力的投资或者说发力在某个领域对但很多就是真正有意义的事情是你要把你真正感兴趣或你认为有价值的事情把它做出来
这也是像今年其实不仅是 Devasec 同期的还有就是非常爆对 Nozar 这也是我感觉就是他再一次又验证了这件事情以及就是春节期间大家有在就是说到的大家
到日本的一个疯狂暴力消费的事情并不是大家没有消费力了而是真正需要的东西不管是我们对于 AI 工具的需要我们对于好内容哪吒二这种好内容的需要或者说我们真正对于就是线下购物的需要其实都有但是为什么总是会有一样的就是情况大家会说好像我们的消费是萎靡的或者说我们好像电影市场起不来
我觉得这一次的这个就是不断的就是两个事情不断来验证我们其实大家是需要的需要好东西
对,然后为什么能够做出这样的好东西?那我们刚才说了 Deep Seeker 也可以再拿这个饺子导演做的这个哪吒来举例子就是同样的做出了哪吒的那个时候他前面呢只有一部比较成功动画是大圣归来对,然后特意他才做了哪吒但其实在这之后呢也还会有一些新的动画哎,看着哪吒做这么火那我是不是也能做其实引发了国产动画的一个热潮的
比如后来有白蛇的动画其实还不错还会有很多别的动画但是也会出现很多同样的有这个想法的人去一窝蜂的跟进之后也做出了很多比较烂的东西也会出现包括科幻片的《流浪地球》《流浪地球》火了之后大家说我是不是能做科幻所以就有了上海堡垒
所以就有了 79 局就是会有一些我们大家对他预期很高又确实有一些很厉害的人在里面结果做出来很烂的东西那我们就会分析为什么同样的钱同样的人都很厉害那为什么他就做不出来其实我觉得这里有一个很关键的内核在于
你去做这些的主创人员你有没有一个把自己的心态摆正就是你是在跟风你是在还是在说你在完成一个自己心中的梦想就比如说还有一个就是黑神话悟空那
黑城化号工也是做了非常多年然后像哪吒也做了非常多年包括这次哪吒 2 它是做了两年的时间做了五年的时间对五年的时间才做好那其实你说我哪吒已经做得那么好了我拿现成的这些模型我在改改故事那其实可以很快的
至少绝对不要五年他就能做出来《哪吒 2》我再做个《哪吒 3》我难道拿的钱不会跟之前一样多吗其实我觉得其实可以拿到一样可能拿到很多但是问题在于饺子他不是这样做事的人他要做的是一个他心中完美的他的《哪吒》电影所以他的想法是有很多很多的包括我们很喜欢的《黑神话悟空》他的这个影神图是一个对每个怪物的一个介绍
一般来说你去介绍就算了为什么你要给每个怪物都编一个故事这个故事还非常贴合他的每个人的设定包括他里面的一草一木每个建筑都是真实的去扫描去建模出来的那都是非常没有必要的一些行为虽然说有些地方他做的不够好比如空气墙但是他在这些地方做的极致之后都完成了他导演或者主创人员他的自己内心能够对得起自己的一个标准之后
它就能达到一个从量变到质变的一个效果那包括咱们说的 DeepSeek 它自己是一直在想着把这个 AI 做到中国的 AI 做到一个世界顶级的水平我相信它肯定有这样的一个内心的梦想所以它才会憋着一口气一直做一直做做到觉得出来了之后它才突然
公布出来而且就找了一个这样的一个时机我觉得都非常非常好啊就是所以我们跟风是一回事就包括我们大家去使用 deep seek 的时候就像像最近 deep seek 的各种各样的文章已经铺天盖地包括已经看到一些已经各种课程啊包括企业培训啊都收了很贵的钱也都出来了对但我们是不是要这样一窝蜂蜜去跟进什么都该学呢我们其实要想清楚我们
对他来对对我们自己来说 deep seek 对我们来说意味的是什么先想清楚这件事情然后再去想我们要怎么学我们要怎么用所以也是我们想跟大家赶紧来去聊这样一些播客的一些原因就想去回顾一下这件事情同时呢摆正下我们自己的一些心态刚好既然提到这个的话先
我先聊一下其实我是有咨询需求或者说搜索需求所以我在用 AI 产品的时候基本上是以个人需求目的为出发的提问式的或者说希望找到答案式的特别是我觉得靖哥的就是关于本地部署就是那一系列的就是是我在我觉得我需要 DipSeq 来进行咨询的时候
又用不上的着急的过程当中我觉得给了我一个解决的方案就我很好奇的是金哥你是怎么经历或者说你最终怎么去想到能够想要这么去做一个就是本地部署的方案呢刚好跟我们介绍一下你中间的或者从开始或者你探索了哪些内容和方式呢
嗯就其实想法非常直接啊就是呃首先我们大家用 deep seek 我们首先有个诉求是说哦他很好用那我能不能天天用那完了发现他马上服务器崩了之后啊我不能不能经常用了然后再加上他的联网搜索也不能用所以导致呃官网的那个版本呢并没有说我们比比一些简化版本啊他好到哪里去那我在想有没有可能呃把
把这个 DeepSeek 因为它既然是个开源的它就可以装到自己的电脑里同时呢我不会想能不能把 GPT 装到自己电脑里为什么呢因为它的整个模型量是比我们的本地电脑要大非常多的那 DeepSeek 本身它比那个 GPT 是已经要小非常多了所以它才有可能装得下同时呢我也看到了它有一些真流的模型就是它有一些 mini 版的模型所以我在想它是可以放到本地的然后再我就直接问
我就直接问这个 AI 当然我因为 DeepSeek 不能用嘛所以我问的是豆包那豆包我就说有没有可能把 DeepSeek 装到 Mac 电脑里他就直接告诉我有一种叫做本地部署的方法然后呢你可以怎么怎么做对那但是他只回答这样简单的话呢我是做不了的那我就从他基于他说的这个比如说用 Olema 然后可以装这个开源模型库然后我就
我再去继续提问那我怎么装欧罗马我要用什么命令行然后由于我在大学的时候呢是一个反复折腾自己电脑很有经验的一个理工科理工男队那我当时就是用的是一个 Windows 电脑我就不停地去装这种
Nios 系统已经用了很多的很多命令行了所以看到这种东西我并不陌生我也会装这种的东西所以我就我就一步步的去装了用了很有其实那时候还比较费劲用很费劲的方式把它装起来了真的可以本地使用虽然是一个很迷你的模型本来是 671 亿的参数我在本地可能装只能装一个 1.5 亿的或者 7 亿的版本参数的版本已经可以用了我觉得很开心那
但是又不好用因为命令行里面大家都知道我用去命令行里面去打一些东西又可能上下文也不多同时界面也不好看我就又去研究很多工具最后其实找到了一些比较好的工具的方法然后才能去在本地使用其实也会有人去问说我为什么要本地使用其实网上有很多替代的工具有一点我觉得可能大家是绕不过去的就是我们多少在用它用多了之后
一定会涉及到一些你不方便在网上问的问题比如说哪怕 DeepSeek 是一个中国公司你可能都不太敢问我们比如说腾讯的一些工作项目上还没有发布的这些东西或者比如说你是日杰的不敢问这样类似的东西你问了也许会被模型拿去训练也许外面的人就知道了这样是很不好的所以我们必须有一种本地能够用的方法
同时我其实心里面还有一个想法就是说我觉得 DVC 这么强大我一定要抓住这个机会我好好的去使用这个很厉害的 AI 我要去经常用我就不能去忍受服务器永远不响应的这样一个效果我所以才会想到我如何能够高频使用才会掉到这样一条路径上去刚好我第二个问题是如果说我进行本地部署的话它的能力会有衰减吗
嗯,这个问题就提的很好,就是我们其实大家都会关心这一点,那其实我刚才也提到了,就是我们会有一种,大家最近可能会听到一个满血版的 DeepSeek RE,和阉割版或者蒸馏版,迷你版这样一个说法,那其实这也基于说 DeepSeek 是开源的一个好处,所以它可以跟其他的开源模型做一些结合,
那我今天呢就是来录这期播客之前我也在 DeepSeek 上做了很多的攻略我问了他很多问题比如包括什么叫做量化模型什么叫做蒸馏问了这样东西之后呢我才知道原来这些模型能够缩小是有一些很好的一些方法的比如说
我们现在会听到 DeepSeek 有 1.5B 的版本 7B 的版本 8B 或者 32B 这些版本它每个的后缀都代表它的参数量比如说 1.5B 就是 1.5 亿参数其实参数已经非常多了但我们来去试这种缩小的版本其实大概能够达到
满血版本的 30%或者 50% 60%最好的比如 32B 的版本甚至能够达到 80% 90%的一个水准其实已经非常好用了我们甚至可以在大多数人的电脑里面至少能够装的下一个 1.5B 的版本
那你只要配置只要稍微好一点有独立显卡你就能装到 8B 那如果说你是一个 M2 Pro 以上的这种芯片呢你就可以或者说你有一个 3060 或者 4070 这样的显卡你可以轻轻松松装一个 32B 的一个量化版本就已经可以很好的去使用了但
本地模型有个坏处就是他不能联网搜索因为 DeepSeek 给到外部的开源版本的时候没有把开没有把联网搜索这个功能开放出来没有把这一批也许他之后会开放那但现在不行嗯
所以就是我们用的呢只能本地但是呢本地已经有一些呃比较好的东西可以用吧只能这样说对所以可能我们得还是得用一些方法去联网然后把一些网上的东西找到了之后再去问他可能就有一个一些好的效果因为我们大家都知道就是如果模型他知道的东西不是最新的啊或者说他不能在网上收一些东西他其实回答的东西会有一些限制但由于他本身已经有一个很大很丰富的知识了所以他还是能够回答一些呃
比如说社科类的问题历史类的问题帮我们写东西其实基本上都没有什么问题甚至你问一些医疗人员其实他都能回答就说起这个大模型小模型我就想起来那个模型的命名当时有一个模型叫做第四道杠签问什么什么然后我当时就有点想我一直以为他们其实是不同的跟咖喱没有什么关系的东西吧
后来就上了小红书了解一下为什么它叫谦问是同意谦问的谦问吗对没错我原本以为不是这样的后来其实是这样的那它们两个是什么关系呢就是 Deep Sea 和同意谦问它的这样一个关系相当于是一个
理解一下就像一个师傅和一个徒弟如果说你要请我这个师傅出山的话那你要花很多的钱那你可能买不起你的电脑装不起我这么大一个师傅那你就可以通过我的一些武功交给了我徒弟签问
然后这个时候有个 dc-签问我的徒弟出来了你可以花点小钱把我徒弟带走然后你能负担得起你的电脑能供得起他然后就可以把我把徒弟交给你所以你可以选择下载那个 dc-签问它是更小的一个针钮模型后来才能理解过来这个关系一开始我真的以为他们是完全不会搭边的跟阿里没关系只是 dc 独家的一个
命名有重合而已其实并不是它们是有关联的就是我再补充一下就是刚才学伟说的很正确但你学习路径呢跟我不一样就是你还是通过小红书学习的但我是通过 DivSync 直接问的对
然后他也是能够根据我的问题来去回答因为我知道他肯定是知道的因为既然他是大语言模型对大语言模型的东西他能不清楚吗所以我就问他首先同意签问本身就是一个开源模型同时他还提供了很多个不同大小的版本比如说 1.5B 我们刚才说 1.5B 7B 8B 16B 32B 全都是同意签问给到的版本
就是它这种不同版本参数量不同那它的体积不一样比如说 1.5B 的可能才一句多那这个 7B,8B 可能四五个句那不同的这种体积它都需要装到我们的内存里和显存里才能去运行那所以由于我们的内存显存不一样大所以我们只能选选择适合我们的大小的这样一个模型
那这是小模型的一个分类可能就是刚才学伟说的有几种图这是土地的这种小个子呢我有几种选择有几号几种型号你可以选择那 DeepSeek 呢它的满血版 671 亿它的这个参数呢是非常非常巨大的需要花费上百万的这种成本才能去部署到服务器上那我们本地的电脑是很难部署上的那既然你装不了那我可以
把它当成一个老师来去训练这些小徒弟那怎么训练呢它的针流方式大概就是说比如说你问了一个问题 A 我能得出一个答案 B 那这个 DeepSeeker 能够有一个很好的推理方式得出这样 A 和 B 之间的关系那我已经做出这一题了那你现在的这个徒弟你都来跟我学我告诉你 A 为什么能得到 B 那我把我的笔记写给你然后你用你的这个理解方式你再理解再复述给我听然后
所以每个徒弟都学会了但是呢由于你的容量不一样所以你学的精细程度不太一样所以他们每个学了之后还是不一样厉害参数越大他所能记住的东西更多他就更厉害一点所以他教出来的徒弟不一样他其实同一个大模型训练啊
就是这样的一个效果所以我们为什么要装更大的模型的版本这就叫做蒸馏然后模型还有一种压缩方式叫做量化量化模型就是我们本来 32B 模型的版本大概要 64G 的显存我相信几乎没有人的电脑有这么大的显存
装不下首先内存你也装不下显存你也装不下啊就是但是呢有一种叫做量化的方式就是说本来每个模型的参数它是用这种呃它是用这种浮点数呃 32 位的浮点数来去装的那需要需要比较多每个参数都有很大的体积那可以把它变成这种呃
4 比特就是 4 比特就是半个字节的的一个整数来存储从从这个 32 位变成半个字节它的起积就压缩了压缩了 8 倍那
那就是它只有原来八分之一的大小所以本来是 32G 的那可能只要 4G 就可以搞定那就是用这样的一个压缩方式把整个参数的体积压下来了所以它整体的运行的体积也会变得小很多当然由于它的参数不那么精确了比如说本来我是可以用 3.1415926 很长的后缀来描述的变成只能用 3.14 描述了那肯定没有那么精确但大概还是能够回答这个问题的
所以我就看他给我这样一个解释所以我们现在大家所谓装的 32B 的模型都是量化版本没有人装得起的他的满血版的所以大概是这样所以有这样一个压缩方式这也是我疑惑的点就是既然我们就是自己可以本地部署的事没有办法直接部署
满血版本的那我在就是使用的一些网上的比如说就是最开始我接触到的是密塔 AI 那他和我们就是在我们录制这期节目之前有更多的大厂的像元宝啊还有文心一言啊他们都不断的接入了就是 DeepSick 那他们的版本是不是属于就是
会比我本地部署的会更好那优势又在哪里对这个问题我可以回答那我既然嘎嘎提到时间我们不得不提一下我们这期播客录制的时间是 2025 年的 2 月 13 号为什么要说时间呢因为我们知道 AI 的这个领域几乎是按天为单位在进化的那昨天
各大 AI 厂商还没有接入 DeepSeek 的 RIE 满血版今天就有很多了那前几天可能大家都还已经有本地部署现在大家都已经有满血版的这个在线版其他的替代方案可以用了所以我先说一下这个时间然后另外就是我们就这两天就发现了很多公司已经接入了满血版的一个 DeepSeek 了所以我们其实可以用了我也去都试了那目前体验最好的
那我觉得密塔 AI 是一个 360 的 360360 的那个纳米 AI 其实也可以然后包括这个像元宝啊他们都能用确实都是满血版的啊
那他们各自有各的优势比如说我重点推一下密塔 AI 密塔 AI 它比较适合我们大家普通人喜欢提问的这个方式因为它是通过搜索的方式集成了很多很多在线的这种网站的一些结果再通过 DeepSeq R1 的模型来进行一个解析给到我们一个完整答案它既有网络搜索的优势同时也有 R1 的优势所以它挺好用的
那他只是说我们如果担心自己隐私泄露项目泄露的话那还是不要用在线版只有这样一个问题同时呢他也不会基于上下文做一个很长的一个思考因为他只是在回答你上一个给他提的具体的问题当然你可以根据这个问题做一些追问但也不会说有一个很长的上下文那关于上下文等会我们可以再讲
如果说你在想用阿里云满血版现在其实已经不需要去用比如腾讯云阿里云去部署自己的版本了因为这个我都试过至少还得花一些云服务器的流量钱或者说按小时计费的对其实虽然只要几块钱按小时那也是花钱而且他们也不是满血版的我之前有试过按小时计费的那个也只是 7 币的版本每个小时还用三块多
那 PV 的版本我们自己本地已经能部署上了所以就不用踩这个坑我一直很好奇就是像原宝其实就是混元模型原本的时候那他们把 CC 接入进来就有点自打自己的嘴巴就像 Traginity 他要接入其他的大模型进来就像他对自己的这个模型
是一个折损吧就像大家都去切换到那了虽然我也上了你这个 APP 了但我用的本意并不是想用你的模型我只是想用你借来的老师对就是相当于我本来是在做一个武器的我觉得我这把武器特别好用所以你要来我这里买但是呢
现在大家都在买那种武器而且大家都可以进我也把这个也放到我的货架上所以你在每一家店都能买到同样的这把很好的武器其实现在他们就变成说只是客户端和用户体验稍微有区别但是用的都还是同样一个东西我觉得这点
你要说健康确实不算特别健康但好处是对于我们所有用户来说那会有很多很多的选择我们不用把压力全部都给到 DeepSeek 的官网因为毕竟本身他是不赚钱的那如果说不赚钱的公司他承担这么几千万的用户日日访问让他服务器一直去跑其实是很花他的钱的那我们希望他把更多钱投在研究上对那让这些商业化的公司来去用这样的一个模型然后
然后再基于这个模型再去自己去研发更好的那我们刚才其实学伟提到说他火焰模型之前已经做了挺久了那现在相对于承认别人这个更好那我就直接我觉得这是对的就是不要基于之前的东西说我不敢承认之前的错误因为之前火焰模型或者说比如说百度的文心演各种模型其实大部分都是基于之前
GPT 3.5 也好或者它 GPT 4 的一些内容来去做的改造的其实都不如现在我们顶配的 DeepSync R1 和 GPT 4 O1 的水平但我们有个更好的东西我们先学过来然后我们再去改进其实这才是一个更好的形态反正它也不要钱对 虽然说它的模型不要钱但是它的服务器运行是需要蛮多钱的我们普通人可能不知道但至少这种服务器我是买不起
同时我们让它运行是需要电费需要网络费各种各样的费用还是有挺多的有这么多的人都需要访问的时候一台服务器肯定不够需要很多很多这种价值几百万的服务器在后面给我们去跑所以其实还是有蛮多成本在的
我想追问一个问题是刚刚 Kinney 和靖哥都提到了就是本地部署的各种体验的以及各种师傅徒弟的关系那好真正能够到本地部署且能够让每一个人或者说我们的听众都能够用得上本地部署的方式就是靖哥可以跟大家多分享这一块的东西吧就是
简单的 灵敏感的因为我是看过靖哥的直播和最后的录播但我们的听众可能还没有看过所以的话可能想要我们可以贴链接对对我们可以在这个那个叫什么
修闹他里面,去连接,那我这边大概说一下,就是你其实只许如果你的电脑是 PC 或者是麦克电脑的 M 系列芯片,你就去搜索 LM Studio 点 AI 啊,就就这样一个网站,他就有一个有个客户端给你去下载,下载了之后,
就可以在这个左边有一个侧边有个搜索的放大镜去搜索到 DeepSeek RE 的这样一个模型然后根据你的显卡的选存大小来去选择不同的模型那我推荐大部分人去装这个 8B 的版本就可以了那如果你的配置比较差你就去装 1.5B
然后如果你配置非常非常好有独立显卡显存也很大那你就去装这 32B 的 Q4 版本的量化模型那就可以跑起来了其实使用起来非常简单而且这个路径是我验证出来最好的一个路径因为它非常简单有个客户端可以一键下载但问题是可能你在去打开去搜索模型的时候会有一个网络访问不了的情况那就是可能需要用科学上网的一些方式然后你才访问到这种
其实这个网址呢是外网的一个开源的模型库就大家也没收钱没收你钱但是你有可能你不同的网络可能访问不了但我是一直不能访问所以你就直接去下载你实在不行你也可以去找到别人下好的这种比如说网盘链接下完之后到本地再去打开它也是能加载的
然后等到你已经下好之后你只要把这个模型加载到你的内存里那你用这个软件是可以一键加载的然后就可以开始跟他沟通对话了就跟你本地装好的一个软件是一模一样的
大概的时间就是这样但是我不得不说就是因为我按照这个路走过其实我确实也完成了它部署但是运行的时候我电脑就会有有点嗡嗡响它会发烫后面我就选择了别的替代方式比如说用公司内网部署好的
又或者如果不是我们咱公司的可以别的人就可以你们其他新动品可以用那个混元元宝他们自家就现在有非常多的在线的已经接入阿姨了这些都可以去让你使用到 DFC 的一个手段如果说
不是说咱非得本地部署就是像金哥说如果你想要隐私保护的便全你可以用本地部署包括你的硬件设备足够的话但如果你嫌麻烦又怕电脑硬件不够那你其实就可以用在线的版本这里我不得不提一句就是因为我是
去年刚录制的所以我公司给我配的电脑是一个很不错的新电脑所以我没有出现就是 kini 的情况然后并且我觉得一路通顺然后也没有异常的响声或者说是有发烧的情况我还觉得说是不是我的网络过于好了我还把我的就是网络的接口就是把我的外网接口
就是调成了我们的公司的本地网络发现都还正常的网络之下它的速度都很快所以我蛮推荐大家可以尝试一下本地部署的方式因为即使是简单的哪怕是最初的你的电脑不够好的情况之下
依然能够解决你一部分的推理和让你就是去思考跟他一个对话的形式解决你一部分的场景在工作当中其实和解决自己的个人的问题当中其实我觉得很推荐嗯对啊我觉得学位的担心是很正常的就是说这个电脑如果给他把我的 cpu 干爆了或者
把我的显卡都爆了怎么办啊就是当它的这个风扇呼呼转其实没有什么问题因为只要你选择的模型不是超过你的复合的话它其实是在满功率运行而已满功率运行一个东西其实没有问题的那只要不会装不进去啊所以他只是说我需要有一个百分之百 CPU 再去干一会儿你你等我一会儿他只要推理完之后他就停下来了
我们有去观察过而且它大部分时间只是用 CPU 在做一些计算然后内存就是固定的去占用模型大小比如说你下载内存是你下载版本是 32B 的需要粘 20G 的内存我有 64G 的内存所以我不怕粘 20G 就粘 20G 你就让你跑然后跑的时候偶尔它算很复杂的东西我的机器它会呼呼呼的转一下风扇然后过一会就好了
那你在不运行的时候它是不会动的所以大体来说还是安全的那如果说你的这个配置实在是太低你觉得不敢搞这么呼呼转了你就搞 1.5B 的版本那虽然说它比较弱智一点对但好歹是 DeepSync 你还是可以用而且它也有深度思考只不过说它回答的东西呢就会比较简略一点毕竟是插声对优等声里面的插声嗯
我刚好想跟两位交流一下因为我的个人的使用场景可能会把 DeepSleep 这种 AI 型的工具用在了我的生活当中工作当中其实比较方方面面的对于更多的设计师或者说我们未来的一个状态之下怎么样能够让我们更加适应或者说把 AI 工具类似于 DeepSleep 或者说以后再利用 DeepSleep 这种开源型的工具
就是跟我们的工作和我们的生活更好的结合呢?其实我们普通用户,无论设计师还是开发吧,或者只要是正式普通用户,我们都不需要考虑是不是开源,是不是 DeepSeek,就是我们正常去用,比如说像豆包呀,或者腾讯火焰模型啊什么的,或者同意签网这些都没有问题,我们可以随便去用,我觉得现在对我们来说最大挑战是,
如何把它经常性的用起来如何掌握不同模型不同 AI 工具的一些使用方法改变我们之前的一些思维惯性就是不是我们只有飞到很复杂的东西的时候才去问他而是养成习惯说我们所有事情能不能都先找他试一下对这也是我好奇的点就是嗯
我应该把就是怎么用什么样的方式或者习惯能够让我在未来的这种 AI 的大环境里面避免我是下一波马上被淘汰的人或者说我能够再让自己更加有竞争力一些嗯对就这一点其实你说我觉得就是首先是大家在平时可能先
用到的问题上面先试试 AI 输入这个问题它能给你什么回答可能平时我们就是一股劲的就自己脑袋在想比如我之前写专利就可能自己在想想半天然后呢但现在可能是我把我的思考过程发给 AI 让他看他是怎么想的把它当成一个朋友就多一个人跟你一起探讨这个问题虽然网上有非常多的那种提示词或者是怎么提问跟 AI 对话的那种公式但
但我个人觉得就这些公式其实现在 AI 非常智能的不一定说要记得那么多的模板你才能够问出一个好问题你就平平常常的用一个平常心来对待这个朋友
跟它去交流你的疑惑就是任何的你都试只要你用起来我觉得是可以把它跟你的脑袋形成一个联盟吧就是逐渐找到一个同频的感觉如果你试都不是马上被很多的现在网上传的飞天的那种课程给压抑到好像这个东西好难好远把这个心理
负担心理门槛下台的很高之后你就连碰都不想碰这个东西了那这个时候才会导致嘎嘎说的你可能会错过或者落后于这个 AI 的潮流里面对我觉得学伟说的很对先把这个平常心给对他没有那么的难没有那么的牛或者说跟你平常的人的差别有那么大他可能顶多比你
了解的更多的不一样的东西,但是它是能够跟你实现一个同频交流的,至少跟你所在的这个行业,哪怕你是一个会计师,或者是一个什么建筑工程师之类的,你把你的经验里面,你最熟悉的这部分跟他去交流,跟他去互动,你就能找到你想要的答案,或者是一些启发的点。
Kinney 想到的这个点让我想到了一个场景就是我想从
深圳飞到北京去我不需要去造飞机我不需要去学飞行驾驶能力我只要买一张票我只要出门我就可以到对你可以去用任何一个软件无论是买机票还是买火车票那你只要打开了这个携程或者说美团还是什么的其实都有可能去有办法实现到这个目的
首先就是要出门,这些 AI 工具呢,其实就相当于一个个的 APP,那不同的模式对于大部分的用户来说也没有那么大的差异。那我这边想补充一下雪伟刚才说的啊,就是我们之所以现在可以抛下这些负担,这些这种各种提问技巧来去跟 AI 沟通,也正是因为 DeepSeek 带给我们的负担。对,因为之前像 GBT,从 GBT 开始,它带来了这个一个很大的弊端,就是
我们需要很多提示词的模板如果你不用一些提示词模板去跟他沟通的话他给你回答的东西就是很差劲的就是如果你能用一个很好的模板告诉他他就能够有一个很好的格式化的输出那 DeepSeek 它的好处在于我们哪怕是只问一句话他就能够反推出很多我们背后的需求然后得到很多他自己的支持库的东西之后然后用一个更好的方式输出给我们所以这是一个他的好处那我们需要的就是说
把他当成一个真正的跟我们平等甚至比我们更厉害的一个聪明人把我们现在遇到的困难我们现在的一些情景和我们想要解决的一些问题多跟他描述一下你就把他当成一个大哥或者大姐就去向他请教他就能够给你一个很好的答案
然后如果他第一次回答的不太符合你或者他没理解你那你就再多跟他沟通几次其实就 OK 了这是一个我们首先的一个心态变化那我觉得如果说你想在这个 AI 的这个时代更好的
去用 AI 辅助你自己的工作呢就是还会有一些东西需要学的比如说 AI 和表格之间的关系 AI 和编程之间的关系 AI 和画画之间的关系它更多的可能是一些工作流的一个结合就是我们你的日常如果确实需要编程那我想无论如何你都能学得会用 AI 编程那如果你日常一定会画图那我们现在哪个设计师不会用 AI 画几张图
所以你总是能学的会的但是如果你能有这个意识比别人更早的去学这个事情肯定是更好的它可能就会变成你的一个优势然后你再去花很多时间去练习哪怕是 AI 生土这件事情你会不会和你能不能做得很好
我们从小红书上的那个各种帖子上来看也能差有很大的差距有些人真的是能够成为 AI 艺术家但是有些人就还是只会画一些大家都会生成出来的这种 AI 图它是有这个差距的所以我觉得这是一个很好很好机会就是说这个 AI 会变得越来越智能越来越用但是呢我们也有一个机会说把我们
包装的越来越强大因为我们已经有一个人人都可以用的很好的外脑了但是你会不会用这个外脑还是很重要的那你如果不去用那肯定不行那用了之后你可以再让他帮你出主意再去想更多的工作流然后结合进来我觉得这是我之后研究的一个方向现在也在不停的去去想了嗯我刚好想分享一下呃
刚刚两位提到的是从工作当中或从这张生活当中我说一个我的一个个人场景就是我是把它用在了一个训练当中因为我目前我在年前不是我们在提到消费的那一期的时候我有提到说是我为了可能跑步或者说能够让自己持续运动我换了运动手表那我在运动手表的就是他们的那个品牌上我加载了一整套的就是 16 周的一个
跑步训练计划然后但是我其实是从年前就开始了这样的一个跑步计划但我的体验下来是对我来讲是有点吃力的因为它的最终目标是每周的跑量要达到就是七天之内的跑步的跑量要达到 60 公里
其实对我来讲其实是很吃力的然后对就其实我算是一个就是每周有稳定运动的那种人我都觉得说这种跑步的负担对我来讲有点太大了
那于是我就把我的这个情况然后跟我的计划就做成了表格并且让它形成一种东西我导到了 DeepSick 里面去然后再把我的目前比如说我的膝盖可能会有一点点的感觉不是很舒服会有点胀然后同时我的脚底板在跑完之后会有一点点感觉后脚跟是不舒服的这种情况然后我会把很多细节描述的很清楚
那么他就会根据我所已经有的这个训练计划跟我的身体情况的反应以及我的整体的体重还有我的跑步习惯以及我把我的数据情况导进去之后然后他以朋友的方式给我推荐了一套新的我的训练计划
这是我当前在使用的然后这也是我这两天一直在做的一件事情就是给我的我买的运动手表的那个厂家写推荐信让他们介入对于他们成本有点高我觉得如果说他们能够做到这一点的话起码对于他们的一些就是硬件上配合用户的体验可能能够有更好的一个进步吧嗯
我觉得这就是一个很好的日常生活的结合的例子那我也想给大家介绍一些日常的一些使用方法就是比如包括我们以前需要搜索引擎去去搜的比如说嘎嘎说的这个那可能以前如果是你你可能会说运动计划然后脚痛可能会把几个问题都搜一下然后再结合上我们能不能做一些修改
但是呢现在你直接去问 AI 你把这些情况告诉他他其实能综合网上的各种文章包括全部读完之后的这种观点和训练计划再做一些调整比如说该减量的减量该康复的康复然后有一个很好的一个呈现所以呢现在其实是
为什么有很多人说搜索引擎开始要没落了因为 AI 搜索确实强大太多了这个是把 AI 作为第一阶的应用就是搜索用第二阶的应用其实是我今天下午正在学比如说量化模型蒸馏的时候我大概试了一下这种方式也有人提到说我们去学习任何一个领域
都可以用跟那 AI 帮我们开路就比如说我们想学 AI 的这种大模型是怎么训练的然后它有什么它蒸馏是怎么做的然后蒸馏总之它带出了一些新的词然后电话模型是什么意思
那电话模型你这样说太复杂我听不懂你能不能用大学生能听的方式告诉我然后如果说我想学习我要怎么开始你就可以一个个问题这样去问下去然后它就可以带你快速的进入到一个新的领域那我们之前比如说我们去跨领域的时候那最大的问题就是我们没办法找到一个专家教我们我们不能跟他做一个很好的沟通那现在 AI 可以当作我们作为我们任何一个领域的专家然后教我们去做这种事情
那包括我们在公众号上也看到有人问那个比如说就古代的那些哲学家他的很多哲学观点那这个书太复杂了我读不下去那我
我先告诉你我想读这本书你能不能用他的用他的这个角度去然后呢又从我们现代人能理解的方式告诉我他在讲什么然后呢然后给我出几道题然后甚至是选择题然后我选完之后告诉他答案然后问他答案是不是这个然后他会告诉我你做的是对还是错又真的是成为一个老师的角色你真的是在向他请教我觉得这个非常非常厉害对
对,我刚才今天也是在想,就早些年的时候我们互联网上就很强调方法论这件事情,方法论做研究,尤其是交互,交互设计师在早期的时候,他很多工作是源自于去研究一个行业,研究一个领域,然后去做更多的严谨性的分析和推导。
现在我发现这部分就完全交给 AI 就可以了这真的是快太多以前可能他们会花很多心思去想可能好几天他都是在
看材料然后出一个报告去处理出这个东西能怎么佐证我的方案的合理性现在我觉得 AI 这部分真的好神奇真的是不需要说那么多以前的这些东西好像看起来完全没有用了就好像以前那种能力在现在好像
用不上了这种感觉嗯对就是就是你刚才说的方法论我今天下午也体会到一点为什么呢就是我在问他我工作中的一些项目那这个项目呢我不能在网上问然后我就问我本地模型然后同时他就给到了哎呦我
我刚用的其实是本地我们公司部署在本地同时还加了一个联网搜索就我们腾讯对然后还加了一个搜索功能所以呢他从网上搜索了一堆方法论给我然后同时还有很多别人怎么做游戏的然后各种各样的方法还给了我很多公式
我觉得他给我的这六条里面,任何一条公式在展开,我都可以问出很多问题。我们以前引以为傲的方法论的这种储备,对于他来说就是小儿科,他全知道。你甚至可以让他教你很多很多新的方法论,或者说你做了一个东西,想让他帮你套一个方法论,他也能帮你套出来。
对我觉得这个东西还是挺颠覆我的嗯做事的思路可能以前可能我觉得这是我的很大的一个优势哎忽然发现这个东西慢慢的变得嗯
他也不说不成为优势可能是现在加上了 AI 之后我能更知道我一些东西能怎么向他问他因为我一些创作人我是已知的他可能还不知道但是我能比别人更快捷的顺到那个我想要的答案这可能就是我相差于别人的优点在对你有这个概念和你没有这个概念你能提出来的问题还是不太一样的
对体温的能力我自己的话感觉有一个不太一样的地方是我好像是一个
小老板一样就希望就是提出一些问题然后他能够帮我再完善然后再提出一些我希望有的惊喜就是哪怕这个惊喜我觉得还不太满意我甚至还可以要求他再改一改对随便改再做实版这也是我觉得就是相较于可能人来讲就是 AI 的效率上面它的
高强度可以让我们其实不用再投入很多时间去做一些就是收集的工作嗯是的
同时我也想提一点就是已经有很多博主在说 AI 就像 UCC 出来之后可能程序员的工作呢会很多人会被裁员虽然说看起来好像很惊悚但是我觉得确实有一定的可能性因为它的这个编程能力确实挺强的
然后我们之前其实也知道有像 Cursor 这样的一个 AI 编程的一些工具我觉得有了这样一些工具它给我们普通人或者说给我们设计师最大好处是什么我们原来设计师最大的痛点是我们有想法我们懂用户懂产品懂设计但是我们没有人给我们开发
现在 B 站已经有很多 up 主去给我们做了一个试验那个人他甚至连 Unity 是什么东西都不知道然后他就这样硬问 DeepSick 一步步的做出来了一个设计游戏包括那些 3D 的模型资源 Unity 是什么 怎么编程 代码要怎么写然后每一段怎么组合 他全部都教他了
可以用普通人用半天时间就能做出来一个设计的这种 demo 已经非常非常厉害了那我觉得就相当于如果我们已经有一部分能力了那我们可以用 AI 补足我们另外一部分能力把我们变成一个
我觉得每个人都变成一个超级个体之前古典很喜欢说的超级个体在 AI 时代它可能就是一个很正常的现象但是在目前来说很多人可能还没有意识到这一点或者说没有用的那么好那我们可以尽早的把它用起来也就是可能会变成我们的一些优势包括我们可以去画各种美术图出各种东西都会变得比以前越来越快所以我觉得这是一个很好的机会
包括我们可以懂各种各样的行业那我们以前都不懂但是大家会有想到一些风险吗就是这个冲击带来的我今天还在很搞笑在上厕所的时候想到一个问题我正在想就是现在在学画画的这些学生他们还没有出来工作或者说还在初阶阶段学钙码学计算的人就是学语文学阅读的人他们
就是这些时候还没有形成一个个人能力的情况下他去接触 AI 就变得会把这部分能力完全移植给了 AI 他还没有养成一个嗯对就有点像以前的互联网突然来了他所有东西都依赖互联网去完成他自己就不用再想了就会越来越懒懒下来的思维了跟我们很来不及一同一样我们这个时代的人我们是经过嗯
独立自主的艰苦的过程艰苦的环境走一步一步走过来的然后再接触到一个体校的工具 AI 给到我们体校我们是把它我们为主它为辅是可以尽可能达到这样一个持平但是对于后浪来说就是可能再后一点的 10 后 20 后的出生男人来说他们在去能力上还没达到
平起还没达到一个合格水平的时候他去接触 AI 可能就是直接的被他拖着走了包括我们现在说的 AI 的辨别能力它的真伪的这些判断力都还是一个未知就是需要我们人为的去主观去佐证说这个是不是真的能信的东西我们是有
你自己的经验在但对他们来说他们是一个更空白子的一个人生经验他们会怎么样去迎接这个其实我还是有点紧单有点担忧的一个事情我觉得薛伟这个提问很对就是这已经不是 AI 作恶了它还在不到作恶那个程度已经对我们构成了一定风险了是我有在想一件事是我自己的一个体验
在靖哥就是分享我们就他的一个那个吃点好的就是
那个文章的时候其实我自己其实有一点感觉说是因为我自己也订阅了赌库的就是文学杂志对然后我自己也是按照就是每年订阅的然后在我在订阅的过程当中我会发现它的质量非常好但如果我自己在网上去搜的话我大概率不会把这部分的内容作为我的阅读方式只有说我
接触到某一些人和他的内容的时候他向我推荐就是读库的杂志那我觉得我是信任这个人于是我是跟随着他的脚步然后才发现了这些东西才发现了说原来有更好的东西在这里他已经经过筛选给到我所以本身我觉得第一是我自己的经验
要相信有一些高质量的人群的他的审美和他的一些思路和他的一些逻辑当他涉入了一些东西的时候我觉得我是值得学习的我要用我的学习的结果去跟 AI 形成互动如果说完全的搬运 AI 的统
完全的东西其实对于我来讲是没有帮助因为人本身是虚的 AI 是不能当前的 AI 是不能完全替代我坐在我的工位上嗯对这是我的理解嗯所以就是我们现在讨论的问题已经变成了我们要保留就是 AI 这么强大的时候我们人的价值在哪我们的内核要保留什么东西那我刚才想到一个比喻啊就是如果说汽车出现了我们还要不要学骑马
对然后如果说我们大家都在骑自行车的时候那我我们是不是走路还有没有那么重要那如果哀家哀故都有电梯了那我们还爬不爬楼梯就是会有一个底层能力要说到什么程度或者说要迁移到什么地方的这样一个一个点那比如说现在我就不会让我的孩子在写作文的时候去问豆包
因为我发现我帮他装了他确实也会问对但是他还没想到这个东西可以帮他完全作弊而且我肯定也不会让他这么去做因为我们知道 AI 其实它有很强大的能力同时呢这些东西可能也都超过了很多人类但是有一点就是如何去辨别它是否适合我们是不是我们想表达的我们的价值观有很多东西应该怎么去用都应该是基于我们本身的认知的能力的前提下
他去使用的所以我们的武功还很重要是的如果说这种感觉有点像是我们给一个三岁小孩拿一把激光枪和我们是一个知道我们的使命和价值观的红军拿一把激光枪他所会造成的伤害和他去能够做的事情是完全不一样的一个是可能会滥杀很多无辜
不小心就把自己全家人都杀了另外一个是我只会去打敌人而且我可能一辈子都不开枪这都是有可能的所以在你这个人的内核还不够强大的时候你妄动去随便的去用 AI 你可能是这真的是一个非常非常危险的事情会让你的能力会变成一个真的很残缺的人
对但是如果你确实会走路那你确实可以我再去学开车但我们去辨别说我不需要骑马因为马这个事情已经不用了它太落后了但我们学骑车和开车是没有问题的但确实没有没有这个走楼梯的必要了我们就专门去只要能学会电梯也 OK 但如果说很多情况下还是需要楼梯那你确实不会上楼梯那你还是得学所以这种东西我觉得人的内核可以保留
要保留一个最核心的东西所以我们的教育为什么大家好像计算器我们其实都知道计算器和电脑已经如此强大了已经过了这么几十年都知道电脑很强但为什么他们还在苦哈拉去学什么微积分学数学加减法那为什么还要学因为确实它还是得用如果这个东西不用你连日常的很多事情都做不好
所以我觉得也不用太担心,因为大家也都不傻,都知道什么东西该学,什么东西不该学。这我觉得是需要父母带的,其实刚刚我就想引申到像靖哥,嘎嘎准备做父母的一辈,你们对自己的孩子教育上就是,
他还没有完全成型的时候要去引导他我们所说的哲学里面有个概念就是人的主观冷冻性他的这种独立自主性要去养成是需要由父母这些人去帮他们带出来你需要去有这样的一个判断你需要去学会这样的阅读力这是你为人之本就是你先拥有了这样的一个基础的
不依赖于工具能够独立完成的能力再去借助工具一定要形成这样一个主俯的一个心态对其实刚刚靖哥提到的这个坐电梯和走楼梯我想到的是万一着火了电梯就是不能用
那这时候你只能走走地但是你连走路都不会的话你这时候就只能憋在房子里面把自己憋死了所以你一定要有一个能够逃脱于所有外界自己能够走出一片路的一个能力在那里
对所以我们本地部署啊对比如说本地部署就是一个这样的方案为什么我第一反应我不是想说各种替代工具我先把本地部署先做了啊那本地如果做好之后我再去我再去看各种替代工具我就心里有底了我不怕反正我自己也有如果你这也不好用我还有本地可以用的但如果电脑也疯了呢对那我还有别的电脑我没有电脑了没有真的对
像是如果手上没有任何设备,进客依然能够跟人交流,如果别人问起来,我这个问题,我是这个行业的专家,我是会交互的,你问到我交互是干什么的,我会啊,这个题,我哪怕不去找资料,我也会这个题,对,就是一个独立性,刚刚 Kinney 提到的那个点,其实我想到了就是我哥哥,因为他的专业是密码学,
就这么神奇对就是一个很神秘很神秘的一个专业这个间谍然后然后他跟我聊过就是他甚至有在学的是就是摩斯密码就是那种电码就是即使他到现在他可能已经从他的学校里面毕业出来就是十多年了他依然会掌握这么一门能力嗯
就以他的意思就和 Kinney 刚刚所讲的当我们所有的通讯能力都间断都不行的时候他的专业要依然支撑他能够把他的信息传递出去哪怕是最最最基础的都需要有这样的一个工具让他和他的能够用的东西这就是他必须要掌握的哪怕他已经是一个被时代淘汰掉将近大半个世纪将近一个世纪的东西了他都必须要
牢牢的记住和掌握对那就是通讯的一个基础很基础的一种密码所以我觉得对于我们就个体来讲就掌握基础的东西不管是阅读能力还是基础的就是
比如说我们要有一些好的阅读习惯然后主动的判断力和我们的主动提问更多的提问和主动的检索能力其实这些都对于我们来讲都是有帮助的而不是依赖性过分的依赖性对就是我们因为我们正有了很很好的检索能力之后我们发现 AI 能够帮我们替代这部分节省的工作量那并不代表我们就不应该会了但但 AI 没有的时候
或者说它不好用的时候我们还是能够基于这个东西我们再多扩展出去学很多东西这就这就是底层能力那它可以提效但是我们不要说放弃了我们自己本身本来该有的东西那就包括其实我也在问 DeepSeek 很多我们工作上的一些一些建议他也给了我五六七八个方案那这些方案呢看起来很高大上如果你拿去忽悠呢都能忽悠任何一个这个行外人士但是对于我来说我觉得我能够判断出啊其实大部分都不行啊
看起来但不能够具备落地价值因为很多我们都试过了或者说很多都并不是很好那只是一个中庸的方案所以就如果说你没有这些知识和储备你没有这样的一个经验的话你是没法做这个判断的所以他可以帮你做但是呢你不能全依赖他这里还是有一个这个基础在
就是就这几天一直在关注的一个就是哪吒二的导演饺子因为每破一他要画一张图于是他是当前无一可能会受工伤的一个人那他的每一个破译图其实都带了一些小故事小梗还有一些他融合了网上大家的一些梗图和一些就是他自己认为的一些更加深的东西
但是假设他如果每一个破译图他都找 AI 生成一张图出来就是能达到宣传的目的吗可以能达到纪念的目的吗可以但是他没有他还是纯粹的就用手去画然后扫描出来然后就做了一张图我觉得这其实就是代表的这种温度那 AI 慢慢的有开始有温度了那作为我们
个体要保持我们的温度并且让这个温度即使寥寥的简单几笔都能让更多的人能够感受到对 我再举个例子就是我们 AI 的一个应用就是现在 AI 写文章已经非常厉害了那就会有人说为什么靖哥你写文章这个事情 AI 还不能帮你对 它其实可以帮我我也试着用它帮我写过一篇文章了那篇文章呢是我已经准备好核心的论点和我想表达的东西之后让它帮我扩写的
它确实能扩写成一整篇而且结构也很严谨也 OK 但是如果说你每一篇都这样写其实你会丧失一个写文章的能力并且你写出来的东西跟别人也并没有什么不同因为大家都会用 AI 来写那你为什么你的表达的乐趣就没有了你的表达能力也会慢慢的丧失这是一点另外一个就是我也发现很多就是也有作者他已经试过了 AI 写出来的东西确实挺好的甚至比我还好但是我还是要用我的方式来写因为这才是我自己
还有一点就是说我现在用 AI 写东西我有一种情况下我觉得它非常合适就是我现在有一些想法我现在想表达出来写成一篇文章但是呢我想要更高效那我就用语音转文字的方式以前语音转文字它有很多很多的错别字还需要我调了半天那现在呢比如说我用得到的 get 笔记我去用录音的方式我说大概一个七八分钟大概
呃他能够给我呈现出来一千多字那同时呢我再点论色和纠错他能够快速的把整整个里面的这个我所有表述里面的呃啊恩啊这种思考啊说的不连贯不流畅或者说上下文重复的东西他全部给我删掉改掉然后
润射成一篇很符合结构的一篇文章那我觉得非常棒然后 1500 字就这样出来了 10 分钟就搞定那如果让我来自己来写可能我花的时间会更多而且我可能跟我说的时候他的这个这种思路连贯性还不太一样那这种情况下他是在帮我们做了多走的一步而不是把我们给取代了我觉得这一点呢是保留我们内核的一个很重要的一个方式嗯
我觉得刚想到两个词就是一个是创造一个是索取就是我们所享受的写文章或者是享受他的画画就像饺子要画画靖哥要写文章都要有自己去写其实就像就是自己去创造这份乐趣要保持在然后索取就是我们去问 AI 去帮我生成去帮我生成文本生成画稿那其实是一个
结果就是我只是要了这个通过这个工作给到他来帮我要这个结果但我并不感受到乐趣在那里嗯
我觉得挺大的一个区别其实工作量是完成一个东西它工作量始终都会在是做运用于你还是做运用于 AI 还是别的工具来帮你完成但是生产的这个结果如果是由我一脚一步由我的手和脑力一脚一步留痕而完成的那这个成品哪怕它没有 AI 出的那么完美我觉得它是我
留在这个世界上我觉得最很好的一个值得留恋的一个作品在对嗯我就我想再补充一个词叫做放大因为像我刚才说的从语音转文字在润色的这个方式或者说我从一个文类和的观点和一些论据变成一篇文章的方式它其实都是一种放大那这是这是 AI 现在它可能最好最有用的一个价值那包括我们去做 AI 生徒的时候我们有一个想法我们有一个创意然后呢给了很多词
然后让他帮我们生成一张图这张图甚至不够好我们在那边仿佛调试最后甚至还我们要动手用 PS 再精修一下才成为了一个作品那这个呢也是一种放大它凝结了我们的一个智慧和创造力在里面那有没有这个智慧和创造力的参与
是差别很大的就是我们纯靠输入就是刚才学伟说的输入或索取那这种感觉是没有乐趣的那有了这个输入和输出的不停的互动之间它就变成了一种放大那这个放大呢由我们的参与之后它其实就是有我们所认可的价值在里面
其实这也很像是我们平时在做工作之中的时候我们需要让大家尽可能的参与进来让产品经理让开发都对这个项目是有参与感的不是说我自己想的我就需要你们全部能接受那这样的话可能大家都不愿意去做所以我们希望大家都能参与进来那其实我们做的这个成果需要有 AI 参与也需要有我们的参与然后让它变得更好可能这是一个未来可能更好的一个方案吧
嗯 是的那好那我感觉今天我们也聊的很多然后我从刚开始的很兴奋的状态然后跟两位聊着聊着我发现我开始变得很冷静然后开始有点很在就是很反思我自己最近的这个兴奋就通过这一个多小时的聊天我反而让自己
冷静下来然后沉淀了一下我觉得这一期对我来讲的意义就变得更加大了感谢大家今天的收听我是嘎嘎本期节目由我制作主播嘎嘎 WinsterKinney 如果你还有想要了解的话题的话可以直接留言评论告诉我们我们会继续邀请更多专业的设计师和有趣的朋友来给大家做分享
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