討論串[討論] 台灣為什麼搞不出DeepSeek?
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推噓-11(26推 37噓 84→)留言147則,0人參與, 1周前最新作者LinuxKernel (Linus Torvalds)時間2周前發表 (2025/01/27 13:20), 2周前編輯資訊
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這幾天被DeepSeek洗板,美股盤前也被炸到血流成河. 但不禁好奇,為什麼台灣做不出DeepSeek這種等級的東西. 早前機器學習時代,台灣學術界還有LIBSVM可以說嘴. 但到了GenAI/LLM時代,好像就沒印象有什麼厲害的產出了?. 幾年前AI Labs橫空出世,似乎也沒聽到什麼太大的imp
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推噓1(1推 0噓 6→)留言7則,0人參與, 2周前最新作者Lordaeron (Terry)時間2周前 (2025/01/27 13:28), 編輯資訊
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LIBSVM 是學校的東西,而且,它不用OOXX卡。. LLM 要大量的電,因為它要OOXX卡。. 再說,LLM 這東西不賺錢,也沒什麼大不了的應用。. 最後,本國是硬體立國。我們從不走在前面。. --. open source projects:. https://github.com/terry

推噓15(17推 2噓 41→)留言60則,0人參與, 1周前最新作者francej (~~~~)時間2周前 (2025/01/27 13:44), 編輯資訊
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AI = 大量的訓練資料 x 龐大算力 x 頂尖理論人材. 地球上只有兩個國家同時具備這三個條件,一個是美國,另一個是中國。. 其它國家能作的就是陪跑 比如台灣在硬體部分是很有機會可以摻一腳 撈一筆. 硬體以外的部分就別想了 錢投下去 99.999% 跟丟到垃圾桶沒兩樣. --. 發信站: 批踢

推噓7(10推 3噓 34→)留言47則,0人參與, 2周前最新作者sxy67230 (charlesgg)時間2周前 (2025/01/28 00:39), 編輯資訊
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引述 《LinuxKernel》 之銘言:. LibSVM早就是上古以前的東西了,現在做分類大家也都說拿好的backbone基礎大模型再接一層硬train一個baseline了,像Meta、谷歌這些基礎模型再預訓練的時候就想盡辦法拿到一堆沒看過的數據語料圖片設法先讓模型從複雜數據中學會抽基礎特徵
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推噓7(7推 0噓 23→)留言30則,0人參與, 2周前最新作者nfish (這個世界是怎麼了)時間2周前 (2025/01/29 08:55), 編輯資訊
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我說啦,中華民國只有兩千三百萬人. 本來就應該嚴重偏科(大陸用語). 就是重硬體輕軟體,或是重軟體輕硬體. 選一條路走就好. 科學家做過很多實驗. 人類的智商是平均分佈的. 你要科科都考滿分和中國14億人比賽. 怎麼可能打贏對岸. 現在我們這樣偏科,可以把硬體搞得那麼成功. 已經是非常困難的. 給中
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