DeepSeek V4震撼曝光！绕过英伟达，国产芯片厂商优先适配，AI新生态即将诞生！
最近刷手机，总是看到各种DeepSeek 新版本的消息，热度一直都保持得很高。
比如春节前的小更新就悄悄地给大家送了份“新年礼物”，虽然只是V3系列的小升级，但说实话，这个小升级的长上下文和知识库更新，我觉得还是还挺不错的：[Deepseek 春节前的年度大更新来了？]
这个小更新热度还没退，最近又爆了个大消息——DeepSeek v4已经开放测试权限给头部的芯片厂商做适配了！
传说AI业界有个潜规则，就是在模型正式发布之前，要给头部的芯片厂商提供预览版本，这样可以在模型上线后第一时间适配。这次爆料的消息来源应该是某个厂商“不小心”泄露了出来……
不过这次泄露的据说是个v4 lite版本，代号 sealion lite，不仅继承了年前更新的长上下文，还原生支持多模态！
v4 lite 都这么好了，那正式得 V4 肯定更厉害了。
除了这些泄露的信息，Deepseek还做了个“颠覆”行业的玩法：预览版优先开放给了国内的芯片厂商，绕过了英伟达。
这看起来是铁定了心在发布的时候让英伟达的股票再波动一下……
仔细想想，这种做法应该不是一时兴起弄的。因为之前国产芯片厂商在适配DeepSeek V3的时候，表现就很不错，在某些场景下推理性能比英伟达还强上一点点。
这次提前给国产芯片“开小灶”，应该就是想让国产模型和国产芯片完美搭在一起，以后不用再看别人脸色，真正搞出国内的AI生态！
在我看来，不管是春节前的小更新，还是和国产芯片的提前合作，都能看出DeepSeek走得很稳。虽然V4还没露面，但光是现在的更新和这些流出来的消息，就已经让人充满期待了。
坐等DeepSeek搞个大的，无论是 V4 还是 R2，相信都会开启新的一轮Deepseek时刻！
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
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- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。