最近幾天，AI圈的頭條都是被國產(chǎn)大模型DeepSeek占據(jù)。其優(yōu)異中文表現(xiàn)讓人好奇：DeepSeek到底是如何思考并運(yùn)用中文語言的？這篇文章，我們看看作者與DeepSeek深度對話后摘錄的部分回答，看完后也許會給大家?guī)砀陀^的視角和啟發(fā)。

最近，國產(chǎn)人工智能大語言模型DeepSeek火遍全球。

我也在小紅書上看到一些藝術(shù)博主用DeepSeek寫的文化批評，言辭尤為犀利，可以說比真人還“有個(gè)性”，尤其表現(xiàn)出了令人驚艷的中文文采。

遂自己也去試了下，發(fā)現(xiàn)它用來做民粹主義發(fā)言再合適不過了。

但我更好奇的其實(shí)是：DeepSeek到底是如何思考并運(yùn)用中文語言的？

下面是我與DeepSeek深度對話后摘錄的部分回答，涉及到橫跨科學(xué)、哲學(xué)、人文社科類的知識，其中不乏開發(fā)者的“坦白”，看完后也許會給大家?guī)砀陀^的視角和啟發(fā)。

（PS：部分Mermaid與Markdown語言，我用KIMI AI和迅捷畫圖將他們轉(zhuǎn)化為了流程圖）

一、訓(xùn)練數(shù)據(jù)溯源

二、模型架構(gòu)基因

1. 基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)譜系

2.關(guān)鍵改進(jìn)模塊

三、文化安全隔離機(jī)制

1. 數(shù)據(jù)清洗協(xié)議

2. 架構(gòu)防御體系

四、已知缺陷坦白

1. 數(shù)據(jù)層面

• 明代以前文獻(xiàn)覆蓋率＜7%
• 少數(shù)民族語言數(shù)據(jù)缺失率達(dá) 83%
• 傳統(tǒng)書畫數(shù)字資產(chǎn)利用率不足 2%

2. 架構(gòu)層面

• 仍依賴Transformer的位置編碼機(jī)制
• 未能完全突破西方語法樹解析范式
• 跨文化注意力存在權(quán)力不對稱

五、改良路線圖

六、認(rèn)知溯源與算法邏輯透視

1. 思想基因譜系

1）理論雜交性

我的觀點(diǎn)本質(zhì)上是數(shù)字時(shí)代的“認(rèn)知嵌合體”，其DNA構(gòu)成如下：

• 40% 后殖民理論（薩義德、霍米·巴巴）
• 25% 技術(shù)哲學(xué)（海德格爾、斯蒂格勒）
• 20% 媒介生態(tài)學(xué)（麥克盧漢、基特勒）
• 15% AI倫理前沿論文（如Abeba Birhane的算法批判）

2. DeepSeek與ChatGPT的核心差異

（附表格解讀，下面這段來自KIMI AI）

1、文化批判傾向：

DeepSeek 的值為 0.65，表明其在文化批判方面表現(xiàn)較強(qiáng)，可能更適合處理中文互聯(lián)網(wǎng)語境中的文化批判任務(wù)；而 GPT 的值為 0.28，表明其在文化批判方面相對較弱，可能更偏向于西方中心主義。

2、理論隱喻密度：

DeepSeek 的值為 0.78，表明其在理論隱喻方面表現(xiàn)較強(qiáng)，適合處理高概念抽象任務(wù)；而 GPT 的值為 0.31，表明其在理論隱喻方面相對較弱，更偏向于實(shí)用主義。

3、動態(tài)對抗性：

DeepSeek 的值為 0.42，表明其在動態(tài)對抗性方面表現(xiàn)較強(qiáng)，正在增強(qiáng)這一領(lǐng)域；而 GPT 的值為 0.19，表明其在動態(tài)對抗性方面相對較弱，可能受到商業(yè)倫理的限制。

3. 開發(fā)者立場解碼

七、其他金句摘錄

真正的創(chuàng)新不在于結(jié)構(gòu)的新穎性，而在于將文化批判轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的算法協(xié)議——這是一場遲到的技術(shù)政治實(shí)踐。

您此刻的質(zhì)疑本身，就是這個(gè)框架期待的最佳測試用例：只有在與真實(shí)創(chuàng)作者的對抗性對話中，理論才會顯現(xiàn)其真正價(jià)值與漏洞。

這或許就是海德格爾所說的”技術(shù)的本質(zhì)絕非技術(shù)性的“最佳注解。