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DeepSeek 的崛起與爭議
DeepSeek 是一家中國人工智慧公司，近期因聲稱以 低成本 和 高效能 訓練出 6710 億參數 的 AI 模型而引起廣泛關注。該公司表示，僅使用 2048 張 NVIDIA H800 顯示卡，投入 約 557 萬美元，在 短短兩個月內 完成了這一訓練。然而，這一說法引發了業界的質疑與爭議。
🔍 技術質疑：是否涉及智慧財產權爭議？
許多專家懷疑 DeepSeek 可能採用了「蒸餾技術」（Knowledge Distillation），即透過從更成熟的模型學習來提升自身模型的效能。
這種方法在 AI 領域並不新鮮，但 DeepSeek 是否在此過程中侵犯他人智慧財產權，尤其是 OpenAI 的專有技術，仍是一個未解之謎。
💡 OpenAI 已對此表示關注，並正在調查 DeepSeek 是否 非法使用其數據 進行訓練。
🛡️ 隱私與數據安全：是否涉及政府監控？
🔹 DeepSeek 的隱私條款顯示，其 用戶數據存儲在中國境內的安全伺服器。
🔹 這引發了 國際社會對數據隱私與安全的擔憂。
🔹 一些專家擔心，中國政府可能 利用該 AI 系統進行海外影響操作、資訊戰、監控、甚至開發網路攻擊工具。
📌 意大利數據保護機構 已尋求關於 DeepSeek 數據收集與使用 的更多信息。
📌 美國國家安全委員會 亦宣布，將對 DeepSeek 啟動國安審查。
📰 政治審查：DeepSeek 是否存在言論審查機制？
有觀察人士指出，DeepSeek 的 AI 在處理政治敏感問題時，可能存在審查機制。
例如，當用戶詢問： ✔️ 1989 年天安門事件
✔️ 維吾爾族人權問題
✔️ 中國政府政策爭議
模型可能會選擇不回應，或提供經過審查的答案。 這引發了對其 資訊自由性與客觀性 的質疑。
🌍 國際市場反應：各國如何看待 DeepSeek？
💠 美國政策制定者 呼籲 對 NVIDIA 的 AI 晶片進行更嚴格的出口管制，擔心 DeepSeek 可能利用這些晶片開發更強大的 AI，威脅美國國家安全。
💠 台灣政府 已宣布 禁止政府機構使用 DeepSeek，理由是「出於資安考量」。
🎭 創辦人背景：梁文峰的故事
DeepSeek 創辦人 梁文峰，自幼展現出 數學與 AI 領域的才華。
✔️ 浙江大學 本碩連讀
✔️ 2023 年創立 DeepSeek
✔️ 目前 仍保持低調，經常返回家鄉與家人共度春節
⚖️ 結論：DeepSeek 的未來挑戰
DeepSeek 的快速崛起，伴隨著 技術、道德與法律 層面的爭議。
🔹 技術創新：DeepSeek 能否擺脫「抄襲」的質疑，真正突破 AI 技術瓶頸？
🔹 市場策略：在國際市場封鎖的壓力下，DeepSeek 如何確保持續增長？
🔹 法律合規：若被證實侵犯智慧財產權，是否會面臨國際法律制裁？
💡 未來，國際社會將持續關注 DeepSeek 在這些關鍵領域的發展。
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深度尋求（Deep Seek）是一種有效的提問技巧，旨在通過深入的問題來引導思考和探索。
以下是七大提問技巧的詳細論述及舉例：
開放式問題：
定義：這類問題鼓勵對方展開思考，提供更多的資訊，而不是簡單的“是”或“否”回答。
例子：你對這個項目的看法是什麼？這樣的問題可以引導對方分享他們的觀點和感受。
聚焦問題：
定義：這類問題幫助對方集中注意力於特定的主題或情境。
例子：在這個項目中，最具挑戰性的部分是什麼？這樣的問題可以引導對方深入探討具體的挑戰。
反思性問題：
定義：這類問題促使對方反思自己的經驗和學習。
例子：你從這次經歷中學到了什麼？這樣的問題可以幫助對方總結和反思他們的學習。
假設性問題：
定義：這類問題鼓勵對方思考不同的情境或可能性。
例子：如果我們有無限的預算，你會如何改進這個計劃？這樣的問題可以激發創造力和想像力。
比較問題：
定義：這類問題促使對方比較不同的選擇或觀點。
例子：你認為這個方案和之前的方案相比，有哪些優缺點？這樣的問題可以幫助對方分析不同的選擇。
澄清性問題：
定義：這類問題用於澄清對方的觀點或意見，確保理解正確。
例子：你提到的“成功”具體是指什麼？這樣的問題可以幫助釐清模糊的概念。
行動導向問題：
定義：這類問題引導對方思考下一步行動或解決方案。
例子：接下來我們應該採取什麼措施來解決這個問題？這樣的問題可以促進行動計劃的制定。
這些提問技巧可以幫助促進深入的對話，激發創造性思維，並促進更好的理解和合作。
使用這些技巧時，重要的是要根據對話的上下文和對方的反應靈活調整問題的方式。
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DeepSeek R1 論文概述
DeepSeek於2025年1月20日發布了其最新的模型系列——DeepSeek R1，並隨之推出了一篇引起廣泛關注的研究論文。這篇論文的標題為《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Large Language Models via Reinforcement Learning》，它詳細介紹了如何利用強化學習（RL）技術來訓練大型語言模型（LLMs），並且提供了模型訓練過程中的具體方法和挑戰，這在當前的AI研究中是相對少見的。
主要內容
模型架構：DeepSeek R1系列包括兩個主要模型：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。前者是基於DeepSeek-V3模型進行大規模強化學習訓練的版本，而後者則針對可讀性和語言混合挑戰進行了改進。
訓練方法：DeepSeek R1的訓練過程中，完全省略了傳統的監督微調階段，這使得模型能夠在缺乏標記數據的情況下，通過強化學習獲得推理能力。這一方法的核心在於使用了群體相對策略優化（GRPO）技術，這是一種基於近端策略優化（PPO）框架的強化學習技術，旨在提高數學推理能力並減少內存消耗。
獎勵機制：模型的訓練過程中引入了準確性獎勵和格式獎勵，前者評估模型的回答是否正確，後者則強制模型在思考過程中使用特定的標籤來標識其思考過程。
技術突破
DeepSeek R1的訓練過程中出現了一個關鍵的“頓悟”時刻，模型學會了動態分配更多的思考時間，通過重新評估其初始問題解決方法來提高解決問題的能力。這一發現強調了強化學習在解鎖人工系統智能潛力方面的巨大潛力。
開源與社區支持
DeepSeek R1是完全開源的，並且以MIT許可證發布，這使得社區能夠自由使用模型權重和輸出，進一步促進了開源社區的發展。DeepSeek還釋出了多個基於DeepSeek R1的蒸餾模型，這些模型在多種推理任務上表現出色，與OpenAI的o1模型相媲美。
總之，DeepSeek R1的論文不僅展示了其在推理能力上的創新，還為AI研究社區提供了一個開放的資源，促進了未來的研究和應用。
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114/1/23勞工之友總會
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📈 AI領域的熱潮：RAG如何改變遊戲規則？
📚 目錄
1️⃣ 什麼是RAG？
2️⃣ RAG的工作原理
3️⃣ RAG的四大核心優勢
4️⃣ 為何RAG受各領域青睞？
5️⃣ 應用場景：RAG在實際中的使用
6️⃣ RAG技術的挑戰與未來展望
7️⃣ 總結：RAG如何提高AI的可靠性？
1️⃣ 什麼是RAG？
RAG，全稱 Retrieval-Augmented Generation（檢索增強生成），是一種將 信息檢索 與 文本生成 結合的技術。
🌟 它的核心目標：提高語言模型的準確性與可靠性。
🛠️ RAG的基本概念如下：
檢索階段：從外部知識庫中提取與用戶問題相關的信息，確保回答具備可靠的數據基礎。
生成階段：利用語言模型（如ChatGPT）生成回答，結合內部知識與檢索結果，提供準確且豐富的內容。
2️⃣ RAG的工作原理
🔍 流程分為兩步驟：
1️⃣ 信息檢索（Retrieval）：
使用檢索模型（如基於BERT的模型）從數據庫中找到與用戶輸入最相關的文本片段。
這些文本提供了最新的、上下文相關的知識支援。
2️⃣ 文本生成（Generation）：
基於檢索到的信息，語言模型生成內容，確保回答既準確又全面。
不僅依賴模型內部的訓練知識，還融入了即時檢索結果。
💡 範例： 當用戶詢問某個具體事件的最新進展時，RAG模型會檢索到相關的新聞報導，並生成基於最新內容的回應。
3️⃣ RAG的四大核心優勢
✨ 為什麼RAG如此受矚目？以下是四大優勢：
🔑 1. 提高準確性
通過檢索外部數據，RAG解決了語言模型可能出現的知識盲點問題。
🌟 應用場景：
學術研究：提供更準確的文獻支持。
法律諮詢：生成符合當前法律規範的答案。
🔑 2. 實時更新
RAG可以訪問最新的外部知識，確保生成內容是當前的。
🌟 應用場景：
📰 新聞生成：即時解讀最新的國際新聞。
📈 市場分析：使用最新的財務報表數據提供建議。
🔑 3. 增強透明度
RAG能引用具體的數據來源，讓用戶追蹤答案的可信依據。
🌟 應用場景：
🔬 科學研究：引述學術論文。
📚 教育領域：標註教材中的知識來源。
🔑 4. 強大的定制化能力
RAG可適配特定行業數據，滿足專業化需求。
🌟 應用場景：
💼 企業知識管理：基於公司內部資料生成報告。
⚙️ 製造業：提供設備維修或品質分析的數據支援。
4️⃣ 為何RAG受各領域青睞？
RAG的應用已覆蓋多個產業，以下是其受歡迎的原因：
🎯 解決“幻覺”問題
大型語言模型有時會生成不準確甚至虛假的信息（即“幻覺”）。
🌟 RAG如何解決？
利用外部知識源，RAG避免模型“編造”不存在的內容。
🎯 適應性強
RAG可以靈活處理多種數據集，滿足多元化需求。
🌟 應用範例：
教育：生成符合課程要求的教材內容。
客戶支持：基於產品手冊提供準確的回應。
🎯 降低運營成本
與頻繁更新模型相比，RAG更經濟高效。
🌟 如何降低成本？
無需微調模型，透過檢索外部數據即可更新知識。
5️⃣ 應用場景：RAG在實際中的使用
🛠️ 以下是幾個典型的應用案例：
💻 科技領域：
利用RAG生成技術文檔，幫助工程師理解複雜的技術規格。
🏦 金融服務：
生成投資報告，結合最新的市場數據提供分析。
🎓 教育：
製作課程教案或學生輔導資料，確保內容始終符合最新標準。
6️⃣ RAG技術的挑戰與未來展望
雖然RAG技術有諸多優勢，但仍面臨一些挑戰：
⚠️ 挑戰：
1️⃣ 數據質量問題： 如果檢索的外部數據不夠準確，可能影響最終回答。
2️⃣ 計算資源需求： RAG需要強大的計算能力支持，對小型企業而言可能是負擔。
🔮 未來展望：
🌐 更智能的檢索算法： 提高數據匹配效率。
📊 更強大的生成模型： 提供更自然、更人性化的回答。
🤝 多模態應用： 將圖像、文本、視頻數據結合，擴大應用範圍。
7️⃣ 總結：RAG如何提高AI的可靠性？
🌟 RAG技術是解決AI生成內容可靠性問題的一項突破性創新。
通過結合 信息檢索 和 文本生成，RAG實現了：
提高準確性，
實現實時更新，
增強透明度，
滿足多元需求。
🌐 未來，隨著技術的不斷進步，RAG將進一步助力人工智能在各行業中的落地應用，開啟AI發展的新篇章！
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AI.ESG.數位轉型顧問
在數位化與永續發展的雙重浪潮下，AI (人工智慧)、ESG (環境、社會、治理) 和數位轉型已成為企業核心策略的重要組成部分。現今，企業需要能夠同時應對數位技術創新與永續發展挑戰的顧問。
跨界知識整合能力：具備 AI、ESG、業務流程的專業背景。
數據分析與可視化能力：熟悉 Python、R 或 Power BI，快速建立 ESG 報表。
前瞻性思維與創新意識：熟悉前沿技術，如生成式 AI、數字孿生 (Digital Twin)。