以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线：
🫧宝玉日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️📝拾象：DeepSeek r1闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3讨论了DeepSeek在全球AI社区的意义，包括技术突破与资源分配策略。突出了DeepSeek长上下文能力、量化商业模式、以及其对AI生态系统的深远影响。重点分析了DeepSeek的创新路径及中国在AI追赶中的潜力与挑战。🔗[https://x.com/dotey/status/1883889358383571440](https://x.com/dotey/status/1883889358383571440)2⃣️🔍转：关于DeepSeek的研究和思考(Archerman Capital)深入解析DeepSeek在架构和工程上的创新，例如MoE、MLA、MTP和FP8混合精度训练。强调DeepSeek不是简单模仿，而是在工程和应用平衡中达成了高效优化。对开源与闭源竞争进行了深刻反思，并指出AI生态未来发展方向。🔗[https://x.com/dotey/status/1883801546934083944](https://x.com/dotey/status/1883801546934083944)3⃣️📖7B Model and 8K Examples:如何用8000个示例炼出自我反思AI？
就我观察而言，大多数人讨论的DeepSeek，基本指的是它的深度思考版本——DeepSeek R1。DeepSeek R1不同于先前的普通模型（如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等），它与OpenAI现在最先进的模型o1、o3一样，同属于一条技术路线：基于强化学习RL的推理（Reasoning）模型。其标志性表现就是，在回答用户问题前，R1会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种“自问自答”，并非简单的自言自语，而是AI在模拟人类的深度思考。从用户初始问题“先有鸡还是先有蛋”出发，AI唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。这种能力，并非凭空而来。如果把AI比作人类，那么DeepSeek R1的“聪明”，源于其背后独特的“教育方式”。——在许多其他的AI模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1已经率先进入了“自学成才”的新阶段。
通俗解释：JanusFlow就像一个会"看图画+编故事+自己画画"的聪明机器人🤖1.两个超能力：它有两种本领🧠理解模式：用"超级眼镜"(SigLIP-L)仔细看图片（最大384x384大小），还能读文字✏️画画模式：用"魔法画笔"(校正流+SDXL-VAE)自己创作同样大小的图片2.聪明的大脑：它的核心是DeepSeek语言模型（相当于一个特别会编故事的AI），已经学习过很多知识3.特别训练法：先自己看很多图画书学习（预训练）然后老师手把手教它（监督微调）最后用"精华浓缩法"(EMA)保存最好的学习成果解释：为什么用Transformer大一统模型，不用Diffusion模型扩散模型（Diffusion Models）在图像生成上质量更高，但Janus-Pro的设计目标不同：任务导向：Janus-Pro追求多任务统一（理解+生成），而扩散模型更专注生成质量。效率考量：扩散模型需要多次迭代去噪（如Stable Diffusion约20步），而自回归生成可能更实时。架构简洁性：保持单一Transformer架构，降低训练和部署成本。好处：统一Transformer架构：一个大脑，两种思维架构本质：虽然视觉处理分两条路，但后续处理仍用同一个Transformer（类似人脑不同区域处理不同信息）。关键设计：参数共享：底层Transformer同时学习理解和生成任务，促进知识迁移（例如学会「猫」的概念后，生成时自然能画猫）。注意力机制：通过跨模态注意力（如文字关注图像区域），实现图文深度对齐。灵活性：可通过调整输入（如切换理解/生成路径的Token）快速切换任务模式，无需重新训练模型