<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>DeepSeek on AI 学习笔记</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/deepseek/</link><description>Recent content in DeepSeek on AI 学习笔记</description><generator>Hugo -- 0.146.0</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/deepseek/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>当模型学会「偷师」——知识蒸馏、版权战争与学习的边界</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/knowledge-distillation/</link><pubDate>Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/knowledge-distillation/</guid><description>一个师父花了十年磨出秘方，一个徒弟吃了一百顿饭就学会了。他偷了吗？从 Hinton 的暗知识到 Anthropic 的 15 亿美元和解，从 DeepSeek 的坦诚到蒸馏指控的荒诞，这篇文章不给答案，只给视角。</description></item><item><title>DeepSeek-R1：一个模型如何学会「思考」</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/deepseek-r1-thinking/</link><pubDate>Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/deepseek-r1-thinking/</guid><description>2025 年最大的 AI 突破不是更大的模型，而是一个模型学会了停下来想一想再回答。DeepSeek-R1 登上 Nature，证明了一件事：不需要人类手把手教推理步骤，只需要给对奖励，模型就能自己学会思考。</description></item><item><title>中文 vs 英文：大语言模型的语言鸿沟与技术突围</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/chinese-english-llm/</link><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/chinese-english-llm/</guid><description>为什么 GPT-3 的中文只占训练数据的 0.1%？为什么同样一句话中文要花 13 倍的 Token？国内大模型是怎么用 15 万词表逆转这个劣势的？从训练语料、Tokenizer 到 Embedding，一篇讲透中英文 LLM 的底层差异。</description></item><item><title>AI 为什么"一本正经地胡诌"？—— 幻觉的底层逻辑</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/llm-hallucination-bullshit/</link><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/llm-hallucination-bullshit/</guid><description>DeepSeek 给你编一个根本不存在的 API；国产大模型给研究生伪造 8 篇参考文献；自媒体因 AI 编造权威数据被封号 12 万粉。你以为 AI 在骗你 —— 不，它比骗更糟。骗人要先知道真相再刻意背离；AI 连真相这个坐标都没有。它是在胡诌。这篇把原理讲透。</description></item><item><title>AI 的十字路口</title><link>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-crossroads/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/ai-crossroads/</guid><description>2025 年 1 月底,一家此前在英文世界几乎没人念得对名字的中国公司,把英伟达推下悬崖。但故事不是『中国赢了』,也不是『开源赢了』。真正发生的事情是:那条所有人以为只有一条的路,在那一周分了岔。开源与闭源、通用与垂直、Transformer 之后、大模型与小模型、连发明者本身都散去了不同方向——AI 的未来不再是一个,而是同时有几个。这一篇,我们站在路口往几个方向看,听听站在路口的那些人怎么说,再画一张可以反复对照的地图。</description></item></channel></rss>