通过几天对 Deepseek 的测试，我有以下感受：
Deepseek 大模型可以理解为是一个训练好的大脑，它知道非常多东西，因为脑子聪明而且书读多，有很多逻辑，而且精通多学科，并做到了触类旁通，可以超越 95%的用户的认知水平，让人惊叹。
一、我和它很相似
从训练方法上来讲，它就是通过阅读大量的文字素材，进行大量的训练，模拟大脑结构训练出来的，人类上学也是这个过程。
二、它比我强太多
因为硬件结构问题，他的脑容量比我大，记得比我多，算的比我快，不知疲倦，不会偷懒。所以可以认为他遍读了世界上所有的书，是个饱读诗书的理工男。
三、怎么定位它
就像我们的记忆力不好，所以我们发明了绳结计数、而后有了书、然后有了图书馆、然后有了数字图书馆。我们的计算能力不足，所以有了算盘、有了计算器、有了计算机。Ai 可以理解为用技术手段模拟我们自己，试图同时强化记忆和计算能力，它做到了。
我们可以把它当做一个助手，但绝对不要当做老师。搜索引擎和它最大的区别，是信息的多面性，通过判断信息的多个维度、多个信源，可以辨真假、识态度。而它提供的，可以认为是别人嚼过的二手馍馍，它做了筛选，隐藏了信源，那么自然就丢失了很多信息，很多错误信息，看似不重要，其实很重要。
我们可以用教小孩的方式去教它，而后让它做到我们想让它做的事情。这可以理解为泛编程，因为大多数人不会编写程序。当然，据我分析，大多数人泛编程也做不到。
对于我们来说，DeepSeek 有一个优势，它的父亲们，理工男+程序男+金融领域，所以喂给他的资料里面，这方面东西比别的模型详细得多，甚至有某些市面上都看不到的内容。这是可以挖掘的。
四、它的缺点
1、很多东西，无法描述
互联网是一个巨大的信息库（无论里面的信息真假），仍然存在大量的暗信息，或者说不传之秘、不可写之秘、写不出之秘。文字是苍白的。这些信息，甚至就像冰山之下一样，庞大。当然，很多人认为看到别人的秘密，可能只是自己没有看到过，少见多怪，然后产生了惊奇。那些暗信息，它不知道。那么暗信息的逻辑，它也不知道。某些暗信息，甚至可以颠覆某些已知逻辑。它建立了逻辑思维，并且依赖逻辑思维去处理信息、发展逻辑。一定会遇到逻辑不可解的漏洞，或者为了解释这个漏洞而打的补丁山，那是绕到错误的路了，真正的答案是另有原因，而这个原因，是个秘密。
2、它达到了理工的上限，摸不到高级文科的下限
我有一个排序低级文科<理工科<高级文科。它读书多，可以熟练背诵三十六计、孙子兵法。但是，他不会用，做不到知行合一。就像我们知道这里该买了，下不去手一样。这些东西，对他来说，是知识的一部分，但是什么时候、在哪里、为了什么原因用，不知道。就像三体人一样，透明的。而高级文科的人，很多领导，不得不像面壁人一样。
3、迈不出灵光一闪那一步
它所能做的，是建立逻辑思维，而后从文字上理解这个世界。很多发明，是一种触类旁通，就是别的领域已经有办法了，化用到其他领域。很多新想法，也是打通逻辑，原来的逻辑就差一层纸捅破了。但是有许多新东西，不是这么生成的，是思维的跳跃（或者是短路），比如拉马努金公式。这是一个 bug，玩对了是灵光一闪，玩错了是精神病，而它终究是机器，底层靠各种技术手段，防止产生这样的 bug。我们的基数足够多，总有某些 bug 产生，类似于变异。
4、他做很多事情，结论对了，逻辑不一定对
世界太大了，我们都在盲人摸象。很多事情，结果正确并不意味着逻辑正确。就像炒股一样，有的人只看图形，做成了，曲线慢慢上升，他觉得是这个图形厉害，赚钱神奇。但是他不理解为什么是这个图形，背后逻辑是什么，风险是什么等等。就像会开车的，不懂机械原理、不懂车辆构成一样。AI 天然具有高逻辑性，拥有很多的逻辑节点，意味着他能做到的路线非常多，然后大概率会做对。但是对于背后的逻辑，并不一定能保证是正确的，可平移的。因为很多逻辑，是被刻意藏起来的，线索也被隐藏，故意设置曲线信息去掩护。可以用统计学去赚钱，但是无法用统计学去预估某只票明日的涨跌，和背后的涨跌逻辑。
