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标题: DeepSeek 被误读的 5 个真相，AI 大佬亲自揭秘-转载 [打印本页]
作者: xialiu888    时间: 2025-2-8 10:42
标题: DeepSeek 被误读的 5 个真相，AI 大佬亲自揭秘-转载
DeepSeek 已经爆火了一个春节，红起来自然是非就多。尤其在海外局势变化错综复杂的情况下，DeepSeek 的天朝血统，给它招来了许多谣言。
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! r9 x! a) B" M; @5 BStability AI 曾经的研究主管 Tanishq Mathew Abraham 昨天挺身而出，以自己业内人士的身份下场，指出了 DeepSeek 极为特殊的几点：
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% e$ E) P* h8 X" _( M" C1.性能实际上与 OpenAI 的 o1 一样好，这是一个前沿模型，标志着开源真正赶上了闭源
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2.与其他前沿模型相比，DeepSeek 以相对较低的训练费用完成
: ^# P+ r9 K9 f% B5 L, E( l
- l% _: B7 D$ R7 A2 r" y7 t; A3.易于使用的界面，结合其网站和应用程序中可见的思维链，吸引了数百万新用户加入& }$ y: ?' M1 C5 C

) m% [2 i2 I' L2 o% Z4 Y除此之外，他更是针对几大流行的谣言，写了长长一篇博文，分析解释了围绕在 DeepSeek 四周的（离谱）言论。
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) W4 b9 w5 K8 l  j以下为博客文章，内容有所编辑：1 x+ l1 @! V% I) e# d
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2025 年 1 月 20 日，一家名为 DeepSeek 的天朝 AI 公司开源并发布了他们的推理模型 R1。鉴于 DeepSeek 是一家天朝公司，美国及其 AGI 公司存在各种「国家安全担忧」。由于这一点，**关于它的错误信息已经广泛传播。**/ A* x+ v7 G9 p- m4 x% @5 C0 d
) E; B8 `" z) r
这篇文章的目的是反驳自 DeepSeek 发布以来，许多关于 DeepSeek 的极端糟糕的 AI 相关观点。同时，作为一个在生成式 AI 前沿工作的 AI 研究人员，提供更有平衡性的观点。
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谣言 1：可疑！DeepSeek 是一家突然冒出来的天朝公司
9 T* E9 |  I* b完全错误，到 2025 年 1 月，几乎所有生成式 AI 研究人员都已经听说过 DeepSeek。DeepSeek 甚至在完整发布前几个月就发布了 R1 的预览！
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任何传播这种谣言的人，很可能并不从事人工智能工作——如果你不涉足该领域，却以为自己了解这个领域的一切，是荒谬且极其自负的。
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+ {1 j3 t$ Y" g( A: |, MDeepSeek 的首个开源模型 DeepSeek-Coder，于 2023 年 11 月发布。当时是业界领先的代码 LLMs（编者注：专注于理解和生成代码的语言模型）。正如下面的图表所示，DeepSeek 在一年内持续发货，达到 R1：
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! d7 O. w8 T! h8 q6 V. u这不是一夜之间的成功，他们进步的速度也没有什么可疑之处。在人工智能发展如此迅速，且他们拥有一个明显高效的团队的情况下，一年内取得这样的进步在我看来是非常合理的。
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如果您想知道哪些公司在公众视野之外，但 AI 领域内备受看好，我会推荐关注 Qwen（阿里巴巴）、YI（零一万物）、Mistral、Cohere、AI2。需要注意的是，它们没有像 DeepSeek 那样持续发布 SOTA 模型，但它们都**有潜力发布出色的模型**，正如它们过去所展示的那样。% S2 A& D* ^: \, M% ]$ d

1 l8 W& ^  c  A* E* r( ~. i谣言 2：撒谎！这个模型的成本不是 600 万美元
" R4 N  Z4 F, J+ T, j5 K! n3 ^这是一个有趣的问题。这类谣言认为 DeepSeek 想避免承认他们有非法的幕后交易来获取他们不应获得的计算资源（由于出口管制），从而在关于模型训练成本的真实性上撒谎。# S$ F  S# b4 j0 e: ]# R* x; r

) X% l' [* r. _1 q6 t. Z: g首先，600 万美元这个数字值得好好研究。它在 DeepSeek-V3 论文中有提及，该论文是在 DeepSeek-R1 论文发布前一个月发布的：
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5 D& y7 m3 F+ w: B' J
DeepSeek-V3 是 DeepSeek-R1 的基础模型，这意味着 DeepSeek-R1 是 DeepSeek-V3 加上一些额外的强化学习训练。所以在某种程度上，成本已经不准确，因为强化学习训练的额外成本没有被计算在内。但那可能只会花费几十万美元。
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3 V3 a' n5 R  y8 @9 f, \好的，那么 DeepSeek-V3 论文中提到的 550 万美元，是不正确的吗？基于 GPU 成本、数据集大小和模型大小的众多分析，已经得出了类似的估计。请注意，虽然 DeepSeek V3/R1 是一个 671B 参数的模型，但它是一个专家混合模型，这意味着模型的任何函数调用/前向传递只使用约 37B 参数，这是计算训练成本所使用的值。
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然而，DeepSeek 的成本，是基于当前市场价格估计的这些 GPU 的成本。我们实际上并不知道他们的 2048 个 H800 GPU 集群（注意：不是 H100s，这是一个常见的误解和混淆！）的成本。通常，连续的 GPU 集群在批量购入时成本会更低，因此甚至可能更便宜。
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但是这里有个问题，这是最终运行的成本。在这成功之前，可能进行了许多在小规模的实验和消融，这一部分会需要相当大的成本，但这些并未在此处报告。
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除此之外，可能还有许多其他成本，如研究员薪资。SemiAnalysis 报告称，DeepSeek 的研究员薪资传闻约为 100 万美元。这相当于 AGI 前沿实验室如 OpenAI 或 Anthropic 的高薪水平。
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4 _7 b9 I/ x% H. x8 o通常，当报道和比较不同模型的训练成本时，最终的训练运行成本是最受关注的。但由于糟糕的论调和错误信息的传播，人们一直在争论额外的成本使 DeepSeek 的低成本和高效运营性质受到质疑。这是极其不公平的。无论是从消融/实验的角度，还是从其他 AGI 前沿实验室的研究人员薪酬的角度来看，成本都非常显著，但这些通常在这样的讨论中没有被提及！2 Y: C( u* b' Y7 ?4 O

' K7 s" A! u3 C/ R" A3 ^0 P谣言 3：这么便宜？所有美国 AGI 公司都在浪费钱，看跌英伟达, ^3 v4 B( P3 F3 U, q
我认为这又是一个相当愚蠢的看法。与许多其他 LLM 相比，DeepSeek 在训练中确实效率更高。是的，许多美国前沿实验室在计算上效率低下是非常可能的。然而，这并不一定意味着拥有更多的计算资源是坏事。
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老实说，每当听到这样的观点，我就清楚地知道他们不懂 scaling laws，也不懂 AGI 公司 CEO（以及任何被视为 AI 专家的人）的心态。让我就这个话题发表一些看法。3 B* n& ?4 E, B' t! c" F2 `

  \  H$ `  N* OScaling laws 表明，只要我们继续将更多的计算能力投入到模型中，我们就能获得更好的性能。当然，AI 扩展的确切方法和方面随着时间的推移而发生了变化：最初是模型大小，然后是数据集大小，现在是推理时间计算和合成数据。
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4 A* U$ o$ N, s0 v自 2017 年原始 Transformer 以来，更多的计算能力等于更好的性能的整体趋势似乎仍在持续。( F$ }! i2 v% g$ h" T) F2 h
" _: q. u& L' ?
更高效的模型意味着您可以在给定的计算预算下获得更高的性能，但更多的计算资源仍然更好。更高效的模型意味着你可以用更少的计算资源做更多的事情，但使用更多的计算资源，可以做到更多！& _3 t8 w' _+ X3 h8 r

2 `$ T  m" N+ a* x你可能有自己的关于 scaling laws 的看法。你可能认为即将出现一个平台期。你可能认为过去的表现并不能预示未来的结果，正如金融界所说。
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但如果所有最大的 AGI 公司都在押注 scaling laws 能够持续足够长的时间，以实现 AGI 和 ASI。这是他们的坚定信念，那么唯一合理的行动就是获取更多的计算能力。
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& H2 d& a. k; w& H/ ?, Y现在你可能认为「NVIDIA 的 GPU 很快就会过时，看看 AMD、Cerebras、Graphcore、TPUs、Trainium 等」，blabla。有数百万种针对 AI 的硬件产品，都在试图与 NVIDIA 竞争。其中之一可能在将来获胜。在这种情况下，也许这些 AGI 公司会转向它们——但这与 DeepSeek 的成功完全无关。
3 z+ W$ ~( t1 `# g, N/ u# Q
# o0 P2 B3 z0 o! L1 x- P% k* z个人而言，我认为没有强有力的证据表明其他公司会撼动 NVIDIA 在 AI 加速芯片领域的统治地位，鉴于 NVIDIA 目前的市场统治地位和持续的创新水平。4 n$ Q& |% ]: h# _* |4 Y

; p' q8 E9 [; U0 Z; ^总体而言，我看不出为什么 DeepSeek 意味着你应该看跌 NVIDIA。你可能有其他理由看跌 NVIDIA，这些理由可能非常合理且正确，但 DeepSeek 似乎不是我认为合适的理由。
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谣言 4：模仿罢了！DeepSeek 没有做出任何有意义的创新& t/ L* P- Y: Q' e
错误。**语言模型的设计和训练方法有很多创新，其中一些比其他更重要**。以下是一些（不是完整的列表，可以阅读 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 论文以获取更多详细信息）：
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多头潜注意力 (MLA) – LLMs 通常是指利用所谓的多头注意力（MHA）机制的 Transformer。DeepSeek 团队开发了一种 MHA 机制的变体，它既更节省内存，又提供更好的性能。
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GRPO 与可验证奖励 – 自从 o1 发布以来，AI 从业者一直在尝试复制它。由于 OpenAI 对它的工作方式一直相当保密，大家不得不探索各种不同的方法来实现类似 o1 的结果。有各种尝试，如蒙特卡洛树搜索（谷歌 DeepMind 在围棋中获胜所采用的方法），结果证明不如最初预期的那样有希望。
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& r+ p2 ^9 `* B/ @8 y* X: q6 }DeepSeek 展示了一个非常简单的强化学习（RL）管道实际上可以实现类似 o1 的结果。除此之外，他们还开发了自己变种的常见 PPO RL 算法，称为 GRPO，它更高效且性能更好。我想 AI 社区中的许多人都在想，我们为什么之前没有尝试过这种方法呢？2 ^( F! ]+ A4 X( s' C
) h9 q& U) }* r" r9 i" j2 r
DualPipe – 在多个 GPU 上训练 AI 模型时，有许多效率方面需要考虑。你需要弄清楚模型和数据集如何在所有 GPU 之间分配，数据如何通过 GPU 流动等。你还需要减少 GPU 之间任何数据传输，因为它非常慢，最好尽可能在每个单独的 GPU 上处理。无论如何，有许多设置此类多 GPU 训练的方法，DeepSeek 团队设计了一种新的、效率更高且速度更快的解决方案，称为 DualPipe。8 D  U4 U$ S" J5 D

/ k" ?& T! ^8 X/ `5 {% _" }我们非常幸运，DeepSeek 完全开源了这些创新，并写了详细的介绍，这与美国 AGI 公司不同。现在，每个人都可以受益，用这些创新的办法来提高他们自己的 AI 模型训练。
; o& v7 [) N0 n9 m" z! f0 `/ _0 R2 W9 O9 ?+ S$ }% V/ Z
谣言 5：DeepSeek 正在「汲取」ChatGPT 的知识/ X) w+ U4 s" J. Y
戴维·萨克斯（美国ZF的 AI 和加密巨头）和 OpenAI 声称，DeepSeek 使用一种称为蒸馏的技术「汲取」ChatGPT 的知识。
  K, z8 M9 s7 p+ x
2 W4 `% C, y3 o; W& Y6 Y首先，这里的「蒸馏」一词使用得非常奇怪。通常，蒸馏指的是在所有可能的下一个词（token）的全概率（logits）上进行训练，但这个信息甚至不能通过 ChatGPT 暴露出来。2 Y8 ], q6 M4 ?* K

* O" d. g1 `: k7 H2 F但是好吧，就假设我们在讨论如何使用 ChatGPT 生成的文本进行训练，尽管这并不是该术语的典型用法。
$ y8 p; ^+ w) @* U0 B4 ^" B( w# w' e3 }8 v3 o) K" l4 H' M4 e
OpenAI 及其员工声称 DeepSeek 自己使用 ChatGPT 生成文本并在此基础上进行训练。他们没有提供证据，但如果这是真的，那么 DeepSeek 显然违反了 ChatGPT 的服务条款。我认为这对一家天朝公司来说，法律后果尚不明确，但我对此了解不多。: [  I- B& I( ^# ?. I

3 U9 {% w" g# {' q4 V) C% F请注意，这仅限于 DeepSeek 自己生成了用于训练的数据。如果 DeepSeek 使用了来自其他来源的 ChatGPT 生成数据（目前有许多公开数据集），我的理解是这种「蒸馏」或合成数据训练并未被 TOS 禁止。
% ~! V2 G. f+ ]$ R2 n4 K: P. u/ z  z; B0 Z% `
尽管如此，在我看来，这并不减少 DeepSeek 的成就。与 DeepSeek 的效率方面相比，作为研究人员，让我印象更深刻的是他们对 o1 的复制。我非常怀疑对 ChatGPT 进行「蒸馏」有任何帮助，这种怀疑完全是出于 o1 的 CoT 思维过程从未公开过，那么 DeepSeek 如何能够学习它呢？
" n5 `3 s/ e' q# o9 {" \/ J( Y' C
0 R5 ?! \8 G$ k此外，许多 LLMs 确实在 ChatGPT（以及其他 LLM）上进行了训练，而且在新抓取的任何互联网内容中自然也会有 AI 文本。1 R7 M4 t% c, f" a+ W. O" p5 c: b% T

8 E7 P5 k- W, h6 R6 C/ E总体而言，认为 DeepSeek 的模型表现良好仅仅是因为它简单提炼了 ChatGPT 的观点，是忽略了 DeepSeek 在工程、效率和架构创新方面的现实。
5 [+ G6 v$ ?' s* F& \. J/ A& X! b
. i, E/ c) F. h& w* b+ w应该担心天朝在人工智能领域的霸权吗？5 o8 F: Y# ~5 }: P/ d
或许有一点？坦白说，现在和两个月前相比，中美 AI 竞赛在实质上并没有太多变化。相反，外界的反应相当激烈，这确实可能通过资金、监管等方面的变化影响整体 AI 格局。
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天朝人一直都在人工智能领域具有竞争力，DeepSeek 现在让他们变得无法忽视。
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关于开源的典型论点是，由于天朝落后，我们不应该公开分享我们的技术，让他们赶上。但显然，天朝已经赶上了，他们实际上很久以前就已经赶上了，他们在开源方面实际上处于领先地位，因此不清楚进一步收紧我们的技术，实际上的帮助是否有那么大。
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请注意，像 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 这样的公司肯定有比 DeepSeek R1 更好的模型。例如，OpenAI 的 o3 模型的基准测试结果相当令人印象深刻，他们可能已经有一个后续模型正在开发中。
& j" v3 U  K: N7 p' I7 ]0 A3 T4 `
在此基础上，随着像星门项目以及 OpenAI 即将到来的融资轮等重要额外投资，OpenAI 和其他美国前沿实验室将拥有充足的计算能力，以保持他们的领先地位。
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- H$ C! F6 Y% A1 u: _# l4 @/ O! @6 d当然，天朝将向人工智能发展投入大量额外资金。所以总的来说，竞争正在升温！但我认为，美国 AGI 前沿实验室保持领先的道路仍然相当有希望。
4 I2 u8 `+ Q/ C5 V3 A2 W, ?
& i# w, f6 Z0 P3 N! z结论. ^4 [5 m7 r6 ~) T
一方面，一些 AI 人士，尤其是 OpenAI 的一些人，试图淡化 DeepSeek。而另一方面，一些评论家和自称专家对 DeepSeek 又反应过度。
0 Q7 ?' l: j6 `
( M! j" V; Y0 n* x$ a需要指出的是，: M' }6 _6 t, [) O  P
OpenAI/Anthropic/Meta/Google/xAI/NVIDIA 等并没有就此完蛋。不，DeepSeek （很可能）没有在说他们所做的事情上撒谎。无论如何必须承认的是：DeepSeek 应得到认可，R1 是一个令人印象深刻的模型。
2 y' k$ R# M% r. K) x! Q5 g. B
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作者: 22301    时间: 2025-2-8 10:55
这个真相是需要去了解下了啊。
作者: 护国石柱    时间: 2025-2-8 12:54
懂得这个方法我非常也是必定收藏起来了的哦。
作者: liuxin960    时间: 2025-2-8 12:56
方法最后一段话觉得是有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟好运太差了。
作者: 洋森    时间: 2025-2-8 12:58
我是看完了，老哥后面的看法和提议也是赞同
作者: anzizhong    时间: 2025-2-8 13:00
楼主介绍这个技术还是需要多多的收藏一下的。
作者: stareshiny    时间: 2025-2-8 13:03
感恩大佬的分享，好人一生幸福。
作者: 南相楚    时间: 2025-2-8 13:06
非常棒的想法，感谢分享。
作者: 一帆风顺发    时间: 2025-2-8 13:10
老哥的这波推荐胜率不懂好不好。
作者: lvaeyou    时间: 2025-2-8 13:15
此次方法也的确超级好的胜利来的啊
作者: 知行合一    时间: 2025-2-8 13:18
分享可以说是很专业的，都有在探究了。
作者: 林武风    时间: 2025-2-8 13:21
这样的分享是需要收藏起来，多多学习一下的。
作者: 想要水果机    时间: 2025-2-8 13:21
楼主的这些看法也是要好好看看了，你的用心了的！
作者: wuzhaoshichao    时间: 2025-2-8 13:25
这一次方法在论坛的运气还是值得肯定的.
作者: xiaoyi    时间: 2025-2-8 13:25
你介绍技术也是要关注一下的了
作者: hong29    时间: 2025-2-8 13:26
这个方法行自己好好掌握,也是很棒的。
作者: 高文胜    时间: 2025-2-8 13:26
你的介绍肯定能.能够有盈利，就是一个好心态。
作者: 万家灯火    时间: 2025-2-8 13:26
搞小一点，就是运气不好，也不会搞的输了，心态肯定好啊
作者: 中大奖    时间: 2025-2-8 13:30
感谢您介绍的技巧都不能无视技巧啊
作者: 小希哥    时间: 2025-2-8 13:32
也是谢谢老哥的分享和介绍了，太难了的！
作者: 朱古力    时间: 2025-2-8 13:33
看上去你的看法是挺有感悟的许多的道理不错
作者: bishao    时间: 2025-2-8 13:35
菠菜肯定有推荐，这是必须的
作者: 强强强123    时间: 2025-2-8 13:36
心态也是自己去拿捏好了才行了。
作者: 不要脸最大    时间: 2025-2-8 13:40
楼主的看法和建议还是非常好的了呢。
作者: 越前龙马    时间: 2025-2-8 13:41
这样的分享是可以收藏起来，然后学习一下的。
作者: wodezhuanyong    时间: 2025-2-8 13:42
推荐看得再多，干脆亲自施行更好
作者: jslinen    时间: 2025-2-8 13:44
推荐看得再多，干脆自己施行更好
作者: 百战    时间: 2025-2-8 13:44
我也希望大家多多来做推荐，有奖励大家一起共享
作者: 小夏Sherry    时间: 2025-2-8 13:44
看上去老哥的看法是挺有感悟的许多的道理不错
作者: drogan    时间: 2025-2-8 13:46
搞小一点，就是运气不好，也不会搞的亏损了，心态肯定好啊
作者: ouliangzhong    时间: 2025-2-8 13:47
这个楼主的一些看法我是觉得还是挺好的了啊
作者: mxsj2016k    时间: 2025-2-8 13:47
很棒的想法，感谢分享。
作者: rainwang    时间: 2025-2-8 13:48
管它怎么读呢，各人有各人的理解
作者: 老龙口    时间: 2025-2-8 13:48
这个老哥的一些看法我是觉得还是挺好的了啊
作者: 一路顺风    时间: 2025-2-8 13:50
你的看法很不错，看论坛的决定了，没想到你的文采这么好
作者: linxiaoshan888    时间: 2025-2-8 13:53
心态影响最大的那么肯定是被黑了。
作者: 春娇与小智    时间: 2025-2-8 13:54
菠菜一定有推荐，这是不能缺少的
作者: 赌神归来    时间: 2025-2-8 13:55
这个推荐看起来不错，有需要的话不妨跟。
作者: 徐子    时间: 2025-2-8 13:57
博彩实在是要有一个好的心态了
作者: leconer    时间: 2025-2-8 14:03
按照惯例来看看今天的推荐如何的了
作者: 不洗脸都帅    时间: 2025-2-8 14:03
心态这事情都懂的，可是都把握不到位啊
作者: 心随你动    时间: 2025-2-8 14:05
胜利的时候就该下线,全部方法长玩就是还回去
作者: 丁小荷    时间: 2025-2-8 14:06
只要有一个好的心态很重要的呢。
作者: gkfbuw    时间: 2025-2-8 14:06
使用这个方法有盈利还是最好的结果了呀。
作者: 我的花园    时间: 2025-2-8 14:07
推荐多半都有输赢，大家还是要放平心态
作者: 大吉大利    时间: 2025-2-8 14:09
其实每个方法的吧~这个也是关心一下了
作者: yumi666    时间: 2025-2-8 14:10
分享的是很棒啊，得花功夫看一下啊！
作者: 老衲来了    时间: 2025-2-8 14:13
老哥的这波推荐胜率不了解好不好。
作者: 星星知我心    时间: 2025-2-8 14:14
感激楼主的分享的看法和建议也是看看知道下的
作者: 不傻不成气候    时间: 2025-2-8 14:21
感谢您介绍的玩法都不能无视技术啊
作者: jackcool1011    时间: 2025-2-8 15:59
DeepSeek现在很热门，感觉要赶超CPT的节奏
作者: 如梦的生活    时间: 2025-2-8 17:28
误读的真相也是要了解一下。
作者: 爱美的女人    时间: 2025-2-8 22:29
被误读的也是要在看是什么真相
作者: 赚钱小样    时间: 2025-2-10 17:47
分享的这个也是要看一下的了
作者: 舞出精彩    时间: 2025-2-13 12:02
5 个真相的也是可以在看到的呢



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