Deepseek R1 يفتح الطريق لـ 'عصر DeFAI'، ما هي المسارات الجديدة التي ظهرت مع مفتوح المصدر ووكلاء الذكاء الاصطناعي؟

يعد ظهور Deepseek R1 كنموذج جديد مفتوح المصدر الذكاء الاصطناعي بقدرات استدلال قوية بتكلفة أقل ، مما يمهد الطريق لاعتماد أوسع ستستفيد منه DeFAI أيضا. نشأت هذه المقالة من مقال بقلم دانييل وتم تجميعه وتنظيمه وكتابته بواسطة بلوك يونيكورن. (ملخص: DeepSeek تطلق نموذج المصدر المفتوح متعدد الوسائط الذكاء الاصطناعي "Janus-Pro" ، جيل الصور يسحق DALL-E 3 ، الانتشار المستقر) (تمت إضافة الخلفية: لدى DeepSeek ضربة لتقليل الأبعاد لمسار التشفير الذكاء الاصطناعي ، ما هي المشاريع التي تستحق المتابعة في ظل السقوط العام؟ الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة. تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على تمكين التطبيقات التي تتراوح من مساعدي المحادثة إلى أتمتة المعاملات متعددة الخطوات مثل التمويل اللامركزي (اللامركزية المالية). ومع ذلك، لا تزال تكلفة وتعقيد نشر هذه النماذج تشكل عقبة كبيرة. يعد ظهور Deepseek R1 كنموذج جديد مفتوح المصدر الذكاء الاصطناعي بقدرات استدلال قوية بتكلفة أقل - مما يمهد الطريق لملايين المستخدمين الجدد وحالات الاستخدام. في هذه المقالة ، سوف نستكشف: ما يجلبه Deepseek R1 إلى الطاولة من حيث مفتوح المصدر الذكاء الاصطناعي الاستدلال. كيف يتيح الاستدلال منخفض التكلفة والترخيص المرن تبنيا أوسع. لماذا تشير مفارقة جيفونز إلى أن الاستخدام (وبالتالي التكلفة) قد يزداد بالفعل مع زيادة الكفاءة ، لكنه لا يزال يمثل فائدة صافية لمطوري الذكاء الاصطناعي. كيف يمكن ل DeFAI الاستفادة من الشعبية المتزايدة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المالية. Deepseek R1: إعادة التفكير مفتوح المصدر الذكاء الاصطناعي Deepseek R1 هو ماجستير في القانون تم إصداره حديثا تم تدريبه على مجموعة كبيرة من الكلمات لتحسين التفكير والفهم السياقي. تشمل الميزات البارزة ما يلي: بنية فعالة: يستفيد Deepseek R1 من هياكل وسيطات الجيل التالي لتقديم أداء شبه متطور في مهام الاستدلال المعقدة دون الاعتماد على مجموعات GPU الضخمة. متطلبات أجهزة أقل: تم تصميم Deepseek R1 للتنفيذ على عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات أو حتى مجموعات وحدة المعالجة المركزية المتطورة ، ويضع معيارا للشركات الناشئة والمطورين الفرديين ومجتمع المصدر المفتوح. مفتوح المصدر الترخيص: على عكس العديد من نماذج الملكية ، يسمح نظام الترخيص المتساهل ل Deepseek R1 للشركات بدمجه مباشرة في منتجاتها ، مما يسهل التبني السريع وتطوير المكونات الإضافية والضبط الدقيق المتخصص. يشبه هذا التحول إلى الذكاء الاصطناعي التي يمكن الوصول إليها مشاريع المصدر المفتوحة المبكرة لنظام التشغيل Linux أو Apache أو MySQL - وهي مشاريع أدت في النهاية إلى المستوى الأسي للنظام البيئي للتكنولوجيا. الذكاء الاصطناعي على حساب اسقاط: دفع التبني على نطاق واسع تسريع التبني عندما يمكن تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الجودة بسعر مناسب: يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة نشر حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على خدمات الملكية باهظة الثمن. يتمتع المطورون بحرية التجربة - من روبوتات المحادثة إلى مساعدي الأبحاث الآليين - دون القلق بشأن كسر ميزانيتهم. العولمةارتفع: يمكن للشركات في الأسواق الناشئة تقديم حلول الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر لسد الفجوات في التمويل والرعاية الصحية والتعليم وغيرها. إضفاء الطابع الديمقراطي على الاستدلال لا تؤدي تكلفة استدلال اسقاط إلى الاستخدام فحسب ، بل تؤدي أيضا إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على التفكير: نموذج التوطين: يمكن للمجتمعات الصغيرة تدريب Deepseek R1 على مجموعة خاصة باللغة أو خاصة بالمجال (على سبيل المثال ، المواد الطبية أو القانونية المتخصصة). المكونات الإضافية المعيارية: يمكن للمطورين والباحثين المستقلين إنشاء مكونات إضافية عالية المستوى (على سبيل المثال ، تحليل التعليمات البرمجية أو تحسين سلسلة التوريد أو التحقق من معاملات السلسلة الداخلية) دون التقيد باختناقات الترخيص. بشكل عام ، أدت وفورات التكاليف إلى مزيد من التجارب ، وتسريع الابتكار عبر النظام البيئي الذكاء الاصطناعي. مفارقة جيفونز: كلما كانت أكثر كفاءة ، كلما زاد استهلاكها ما هي مفارقة جيفون؟ تنص مفارقة جيفونز على أن زيادة الكفاءة تميل إلى زيادة (وليس نقصان) في استهلاك الموارد. وهذه المفارقة، التي لوحظت لأول مرة في سياق استخدام الفحم، تعني ضمنا أنه عندما تصبح عملية ما أرخص أو أسهل، يميل الناس إلى استخدامها بشكل أكبر، الأمر الذي يعوض (بل ويتجاوز) في بعض الأحيان الوفورات الناتجة عن مكاسب الكفاءة. في سياق Deepseek R1: نموذج منخفض التكلفة: تقليل النفقات العامة للأجهزة وجعل أداء الذكاء الاصطناعي أرخص. النتيجة: أطلق المزيد من الشركات والباحثين والهواة الذكاء الاصطناعي الأمثلة. النتيجة: على الرغم من أن تكاليف التشغيل لكل عنصر حالة أقل، إلا أن إجمالي استخدام الحوسبة (والتكلفة) قد يكون مرتفعا بسبب تدفق المستخدمين الجدد. هل هذه أخبار سيئة؟ ليس دائما. يشير الاستخدام العام الأعلى لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل Deepseek R1 إلى التبني الناجح وانتشار التطبيق. وقد أدى ذلك إلى ما يلي: النظام البيئي ارتفع: يقوم المزيد من المطورين بتحسين الميزات الجديدة وإصلاح الأخطاء وتحسين أداء مفتوح المصدر. ابتكار الأجهزة: تتنافس وحدات معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية وصانعو شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة على السعر والكفاءة استجابة للطلب المتزايد. فرصة عمل: يمكن للمنشئين في مجالات مثل التحليلات أو تنسيق خطوط الأنابيب أو المعالجة المسبقة للبيانات الاحترافية الاستفادة من الطفرة في استخدام الذكاء الاصطناعي. لذا ، في حين أن مفارقة جيفونز تشير إلى أن تكاليف البنية التحتية قد تكون مرتفعة ، فإن هذه علامة إيجابية لصناعة الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى بيئة مبتكرة ويحفز اختراقات في النشر الفعال من حيث التكلفة (على سبيل المثال ، مهام الضغط أو إيقاف التشغيل المتطورة للرقائق المتخصصة). التأثير على DeFAI DeFAI: تقارب الذكاء الاصطناعي مع التمويل اللامركزي يجمع DeFAI بين الللامركزية Finance (التمويل اللامركزي) والأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، مما يمكن الوكلاء من إدارة الأصول داخل السلسلسلة وتنفيذ المعاملات متعددة الخطوات والتفاعل مع التمويل الل٧مركزي بروتوكول الل٧مركزي بروتوكول. يستفيد هذا المجال الناشئ بشكل مباشر من مفتوح المصدر ، الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة للأسباب التالية: 1. يمكن للوكلاء الآليين على مدار الساعة مسح أسواق التمويل اللامركزي باستمرار ، والتفاعل عبر جسر السلسلة وإعادة التوازن للمركز. اسقاط الذكاء الاصطناعي تكاليف الاستدلال تجعل من المجدي اقتصاديا تنفيذ هذه العوامل على مدار الساعة. 2. مجموعة قابلة للتطوير بلا حدود إذا احتاج الآلاف من وكلاء DeFAI إلى خدمة مستخدمين مختلفين أو بروتوكول في نفس الوقت ، يمكن أن تظل النماذج منخفضة التكلفة مثل Deepseek R1 قابلة للإدارة. 3. التخصيص يمكن للمطورين ضبط مفتمويل اللامركزي بناء على مواد محددة (مثل معلومات الأسعار ، داخل السلسلة ، منتديات الحوكمة ، إلخ) دون تكبد رسوم ترخيص عالية. وكلاء أكثر الذكاء الاصطناعي ، المزيد من الأتمتة المالية مع Deepseek R1 اسقاط عتبة الذكاء الاصطناعي ، ترى DeFAI حلقة ردود فعل إيجابية: انفجار الوكيل ارتفع: ينشئ المطورون روبوتات متخصصة (على سبيل المثال ، البحث عن العائد ، وعرض السيولة ، وعملة غير قابلة للاستبدال التداول ، والتفاعل عبر السلسلة المراجحة). مكاسب الكفاءة: إن تحسين تدفق الأموال لكل وكيل لديه القدرة على زيادة نشاط التمويل اللامركزي والسيولة بشكل عام. الصناعة ارتفع: تظهر منتجات التمويل اللامركزي الأكثر تعقيدا ، من المشتقات الراقية إلى المدفوعات المشروطة ، وكلها تنظمها الذكاء الاصطناعي جاهزة للاستخدام. النتيجة النهائية: تستفيد مساحة DeFAI بأكملها من دورة حميدة حيث يعزز اعتماد المستخدم وتعقيد الوكيل بعضهما البعض. Outlook: المعلومات المفضلة إشارات مزدهرة مفتوح المصدر مجتمع مع Deepseek R1's مفتوح المصدر ، يمكن للمجتمع: إصلاح الأخطاء بسرعة ؛ اقتراح اقتراحات تحسين الاستدلال ؛ إنشاء فرع خاص بالمجال...