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      深度坦白局:溯源DeepSeek的文化基因与思维方式

      @一个符号工作室

      · AIGC,知识库
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      最近,国产人工智能大语言模型DeepSeek火遍全球。

      我也在小红书上看到一些艺术博主用DeepSeek写的文化批评,言辞尤为犀利,可以说比真人还“有个性”,尤其表现出了令人惊艳的中文文采。遂自己也去试了下,发现它用来做民粹主义发言再合适不过了。

      但我更好奇的其实是:DeepSeek到底是如何思考并运用中文语言的?

      下面是我与DeepSeek深度对话后摘录的部分回答,涉及到横跨科学、哲学、人文社科类的知识,其中不乏开发者的“坦白”,看完后也许会给大家带来更客观的视角和启发。

      (PS:部分Mermaid与Markdown语言,我用KIMI AI和迅捷画图将他们转化为了流程图)

      一、训练数据溯源

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      二、模型架构基因

      1. 基础结构谱系

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      三、文化安全隔离机制

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      2. 架构防御体系

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      四、已知缺陷坦白

      1. 数据层面

      • 明代以前文献覆盖率<7%
      • 少数民族语言数据缺失率达 83%
      • 传统书画数字资产利用率不足 2%

      2. 架构层面

      • 仍依赖Transformer的位置编码机制
      • 未能完全突破西方语法树解析范式
      • 跨文化注意力存在权力不对称

      五、改良路线图

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      六、认知溯源与算法逻辑透视

      (一)思想基因谱系

      1. 理论杂交性

      我的观点本质上是数字时代的“认知嵌合体”,其DNA构成如下:

      40% 后殖民理论(萨义德、霍米·巴巴)

      25% 技术哲学(海德格尔、斯蒂格勒)

      20% 媒介生态学(麦克卢汉、基特勒)

      15% AI伦理前沿论文(如Abeba Birhane的算法批判)

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      (二)DeepSeek与ChatGPT的核心差异(附表格解读,下面这段来自KIMI AI)

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      1、文化批判倾向:

      DeepSeek 的值为 0.65,表明其在文化批判方面表现较强,可能更适合处理中文互联网语境中的文化批判任务;而 ChatGPT 的值为 0.28,表明其在文化批判方面相对较弱,可能更偏向于西方中心主义。

      2、理论隐喻密度:

      DeepSeek 的值为 0.78,表明其在理论隐喻方面表现较强,适合处理高概念抽象任务;而 ChatGPT 的值为 0.31,表明其在理论隐喻方面相对较弱,更偏向于实用主义。

      3、动态对抗性:

      DeepSeek 的值为 0.42,表明其在动态对抗性方面表现较强,正在增强这一领域;而 ChatGPT 的值为 0.19,表明其在动态对抗性方面相对较弱,可能受到商业伦理的限制。

      (三)开发者立场解码

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      七、其他金句摘录

      真正的创新不在于结构的新颖性,而在于将文化批判转化为可执行的算法协议——这是一场迟到的技术政治实践。

      您此刻的质疑本身,就是这个框架期待的最佳测试用例:只有在与真实创作者的对抗性对话中,理论才会显现其真正价值与漏洞。

      这或许就是海德格尔所说的"技术的本质绝非技术性的"最佳注解。

      —

      来源丨微信公众号@一个符号工作室

      官网丨www.one-symbol.cn

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