Deepseek R1 відкриває «нову еру DeFAI», який новий шлях з'явився між Відкритий вихідний код та агентами штучного інтелекту?

Поява Deepseek R1 як нової моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом обіцяє потужні можливості висновків за нижчою ціною, прокладаючи шлях до ширшого впровадження, і DeFAI також виграє від цього. Ця стаття походить зі статті Даніеле і була складена, організована та написана єдинорогом Block. (Синопсис: DeepSeek запускає мультимодальну модель штучного інтелекту Відкритий вихідний код "Janus-Pro", генерація зображень руйнує DALL-E 3, Stable Diffusion) (Передісторія додана: DeepSeek завдав удару по зменшенню розмірності для відстеження шифрування AI, які проєкти варто підписати? Штучний інтелект стрімко розвивається. Великі мовні моделі (LLM) дозволяють використовувати різні програми, починаючи від розмовних помічників і закінчуючи багатоступінчастою автоматизацією транзакцій, такими як Децентралізовані фінанси (Децентралізація Finance). Однак вартість і складність розгортання цих моделей залишається суттєвою перешкодою. Поява Deepseek R1 як нової моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом обіцяє потужні можливості висновків за нижчою ціною, прокладаючи шлях для мільйонів нових користувачів і варіантів використання. У цій статті ми розглянемо: Що дає Deepseek R1 з точки зору виведення штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом. Як недороге висновування та гнучке ліцензування забезпечують більш широке впровадження. Чому парадокс Джевонса передбачає, що використання (і, отже, вартість) може насправді зростати зі зростанням ефективності, але все одно є чистою вигодою для розробників ШІ. Як DeFAI може отримати вигоду від зростаючої популярності штучного інтелекту у фінансових додатках. Deepseek R1: Rethinking Відкритий вихідний код AI Deepseek R1 — це нещодавно випущений LLM, який був навчений на великому текстовому корпусі для оптимізації міркувань і контекстуального розуміння. Видатні особливості включають: Ефективна архітектура: Deepseek R1 використовує структури аргументів наступного покоління для забезпечення майже найсучаснішої продуктивності в складних завданнях логічного висновку, не покладаючись на величезні кластери графічних процесорів. Нижчі вимоги до апаратного забезпечення: дизайн Deepseek R1 може бути виконаний на меншій кількості графічних процесорів або навіть на кластерах процесорів високого класу, що є порогом для стартапів, окремих розробників та спільноти Відкритий вихідний код. Відкрите ліцензування вихідного коду: На відміну від багатьох пропрієтарних моделей, дозвільний режим ліцензування Deepseek R1 дозволяє компаніям інтегрувати його безпосередньо у свої продукти, сприяючи швидкому прийняттю, розробці плагінів та спеціалізованому тонкому налаштуванню. Цей перехід до доступного штучного інтелекту схожий на ранні відкриті вихідні кодові проєкти для Linux, Apache або MySQL — проєкти, які в кінцевому підсумку сприяли експоненціальному зростанню. Штучний інтелект за рахунок Падіння: стимулювання широкого впровадження Прискорте впровадження, коли високоякісні моделі штучного інтелекту можуть бути реалізовані за доступною ціною: малі та середні підприємства можуть розгортати рішення на основі штучного інтелекту, не покладаючись на дорогі власні послуги. Розробники можуть вільно експериментувати — від чат-ботів до автоматизованих асистентів-дослідників — не турбуючись про те, що вони порушать свій бюджет. Зростання глобалізації: Компанії на ринках, що розвиваються, можуть легше впроваджувати рішення штучного інтелекту для подолання розриву в таких галузях, як фінанси, охорона здоров'я, освіта тощо. Демократизація висновків Падіння Вартість висновків не тільки стимулює використання, але й демократизує міркування: Модель локалізації: Невеликі спільноти можуть навчати Deepseek R1 на певній мові або корпусі предметної області (наприклад, спеціалізовані медичні або юридичні матеріали). Модульні плагіни: Розробники та незалежні дослідники можуть створювати високорівневі плагіни (наприклад, аналіз коду, оптимізація ланцюжка поставок або перевірка транзакцій блокчейні), не обмежуючись вузькими місцями ліцензування. Загалом, економія коштів призвела до більшої кількості експериментів, що прискорило інновації в екосистемі штучного інтелекту. Парадокс Джевонса: чим ефективніше, тим більше споживається У чому полягає парадокс Джевонса? Парадокс Джевонса стверджує, що підвищення ефективності, як правило, призводить до збільшення (а не зменшення) споживання ресурсів. Парадокс, вперше помічений у контексті використання вугілля, передбачає, що коли процес стає дешевшим або простішим, люди схильні використовувати його більше, компенсуючи (а іноді навіть перевищуючи) економію від підвищення ефективності. У контексті Deepseek R1: Недорога модель: зменшити накладні витрати на апаратне забезпечення та здешевити роботу штучного інтелекту. Результат: все більше компаній, дослідників і любителів запустили приклади штучного інтелекту. Результат: Незважаючи на те, що операційні витрати нижчі в кожному конкретному випадку, загальне використання (і вартість) обчислень, ймовірно, буде вищим через приплив нових користувачів. Хіба це погана новина? Не завжди. Більш широке загальне використання моделей штучного інтелекту, таких як Deepseek R1, вказує на успішне впровадження та поширення додатків. Це стимулює: Зростання екосистеми: все більше розробників оптимізують нові функції, виправляють помилки та покращують продуктивність стартового коду Відкритий вихідний код. Апаратні інновації: виробники графічних процесорів, центральних процесорів і спеціальних чіпів зі штучним інтелектом конкурують за ціною та ефективністю у відповідь на стрімке зростання попиту. Можливості для бізнесу: Розробники в таких сферах, як аналітика, оркестрування воронки продажів або професійна попередня обробка даних, можуть отримати прибуток від буму використання штучного інтелекту. Таким чином, хоча парадокс Джевонса припускає, що витрати на інфраструктуру можуть бути незначними, це є позитивним знаком для індустрії штучного інтелекту, стимулюючи інноваційне середовище та стимулюючи прориви в економічно ефективному розгортанні (наприклад, стиснення високого порядку або виведення з експлуатації спеціалізованих чіпів). Вплив на DeFAI DeFAI: злиття штучного інтелекту з децентралізованими фінансами DeFAI поєднує децентралізовані фінанси з автоматизацією на основі штучного інтелекту, дозволяючи агентам керувати блокчейні та працювати з децентралізованими фінансами протокол взаємодіє. Ця сфера, що розвивається, безпосередньо виграє від Відкритий вихідний код, недорогого штучного інтелекту з наступних причин: 1. Цілодобові автоматизовані агенти можуть безперервно сканувати Децентралізовані фінанси ринку, Кросчейн взаємодія мост і ребаланс Позиція. Вартість висновків штучного інтелекту робить економічно вигідним цілодобове виконання цих агентів. 2. Нескінченно масштабований набір Якщо тисячам агентів DeFAI потрібно обслуговувати різних користувачів або протокол одночасно, недорогі моделі, такі як Deepseek R1, можна тримати під контролем. 3. Налаштування Розробники можуть точно налаштувати відкритий вихідкритий вихіддкритий вихідний код без високих ліцензійних зборів. Більше агентів штучного інтелекту, більше фінансової автоматизації З падінням Deepseek R1 порогу для штучного інтелекту, DeFAI бачить позитивний зворотний зв'язок: Зростання агентів: розробники створюють спеціалізованих ботів (наприклад, полювання за заробітком, ліквідність пропозиції, невзаємозамінний торгівля токенів, Кросчейн взаємодія Арбітраж). Підвищення ефективності: Оптимізація потоку коштів на одного агента має потенціал для стимулювання фінансової активності Децентралізовані та загального збільшення ліквідності. Зростання галузі: З'являється все більш складні децентровані фінансові продукти, від деривативів високого класу до умовних платежів, усі з яких організовуються готовим до використання штучним інтелектом. Кінцевий результат: весь простір DeFAI виграє від доброчесного циклу, де адаптація користувачів і складність агента підсилюють один одного. Outlook: Сприятлива інформація Сигнали процвітання Відкритий вихідний код Спільнота За допомогою Seek DeepR1's Відкритий вихідний код спільнота може: Швидко виправляти помилки; пропонувати пропозиції щодо оптимізації висновків; Створіть гілку, специфічну для конкретного домену...