Meta 的生成式 AI 部门陷入恐慌
事情始于 DeepSeek V3 的发布，它在基准测试中已经将 Llama 4 远远甩在身后。更令人雪上加霜的是，一家“训练预算只有 550 万美元的不知名的中国公司”也取得了如此成就。
工程师们正疯狂地分析 DeepSeek，并尽一切可能地复制它的所有东西。我毫不夸张。
管理层正在担心如何为生成式 AI 部门的巨额成本辩护。当生成式 AI 部门的每一个“领导者”的薪酬都超过了 DeepSeek V3 的全部训练成本时，他们将如何面对高层领导？而我们有几十个这样的“领导者”。
DeepSeek R1 的出现让情况变得更加糟糕。我不能透露机密信息，但它很快就会公之于众。
这本来应该是一个以工程为中心的小型组织，但由于一群人为了捞取影响力而蜂拥而至，并人为地抬高了该部门的招聘人数，最终导致所有人受损。
有点离谱
哈哈，不至于
自带戏码吧
坐等llama4，不能是真的吧
卷起来 美国佬日子太好确实不给力
是有点离谱。
这属于中国的后起之秀
R1和V3技术报告
DeepSeek连论文都公开了，Meta连抄作业都不会吗？
只是这几十页还是不太够抄作业的，但是至少大概的思路都公开了
按照这些公开资料能知道大概怎么做一个deepseek v3，但是没法知道是怎么以如此低的成本做到的
Meta现在担心的是llama 4刚出来，DeepSeek v3.5又给它当头一棒
llama冲呀
…我不信
大家卷起来！DS效率高是事实，这篇文章可能有点夸张，但业内肯定都会反思。证明是可以走出不完全依赖scaling law的道路的
DS低成本是应届生或工作不太久的非大腕居多，人力成本就省下一大笔，硬件其实幻方是有的。
25年肯定能复刻22-23年的LLM爆发
对上账了，美国资本家也感受到了不对劲
原来国外模型贵的原因不是硬件多厉害，而是领导工资高啊，而且高的离谱！
DS给出的$5.576M成本是只有训练成本的，哪里会算人工成本进去
