看看DeepSeek是怎样对待指责的？
老詹昨天写了一篇文章《DeepSeek 致命伤害-说谎〉，
目的就是要靠自己这几天学会使用它。 DeepSeek 的情况，
谈谈自己的感受和担忧。
如此而已。
本来想，不吐不快，说完拉到，这件事就不再提了。
转念一想，呃，既然 DeepSeek 这是一种算率很强的人工智能，
不要问一个问题，看看它怎么回答。 ?
所以，拟题如下：
没想到，问题一提交，DeepSeek 大便作出回应，
耗时 39 秒(算比较长)，搜索了一下。 22 个网页！
让我们来看看，DeepSeek 怎样对待老詹的指责：
对詹国枢先生在微信官方账号文章中提出的指责，我们非常重视，认真对待。。作为人工智能技术的研究开发者，我们始终把技术伦理和内容真实性放在核心位置。对于当前 AI 产生内容可能出现的局限性，我们有以下思考和改进方向：
第一，回复和反思指责。
1. ** 有限的技术认知 **
目前基于概率生成内容的大模型底层逻辑存在生成信息可信度参差不齐的挑战。例如，知识边界之外的模型可能会产生“幻觉”现象，这与培训数据的覆盖面、实时性和推理机制密切相关。我们承认这个技术瓶颈就像 DeepSeek V3 以上论文，其训练数据截至 2024 年底，对时效性较强的信息处理仍需提高。
2. ** 技术改进方向 **
我们将从三个层面提高内容的真实性：
一是算法优化：借鉴 DeepSeek V3 中提出的多 Token 预测目标（MTP）通过加强逻辑推理能力，与冗余专家一起安排战略，减少生成错误；
二是数据增强：结合知识蒸馏技术，拓展多语言、多模态的优质培训数据，提高垂直领域知识的准确性；
三是即时校验：在医疗、法律等专业领域引入实时动态验证模块，探索与权威知识库的动态链接。
透明度和用户赋权计划
1. ** 开源生态共创 **
持续 DeepSeek V3 “技术裸奔”战略，我们将进一步开放模型透明度：
——发布较粗粒度的练习信息来源和过滤规则；
——为生成内容提供信用评分系统，帮助用户判断信息可靠性。
2. ** 使用者参与机制 **
通过加强学习，建立“生成内容可信度众包标注”平台，用户可以标记和反馈错误信息，不断优化模型。参考容联云在对话质检中的应用。 DeepSeek 提高精度经验，构建动态纠错闭环。
第三，伦理治理体系升级
1. ** 多层审批制度 **
第一，预训练阶段：强化数据清理流程，选择“人工” AI “双重审批，重点筛选虚假信息源；
第二，推理阶段：通过多专家系统交叉验证，引入类脑验证机制的关键结论；
第三，导出阶段：在医疗、金融等高度敏感的领域添加风险提示。
2. ** 产业合作创新 **
联合高校和科研机构建立“内容可信度联盟”，推动建立银行。业验证标准。例如，与欧洲大学合作的医学影像诊断实验室，探索跨领域可靠性 AI 解决方案。
未来的技术路线图
1. ** 可靠加强架构 **
开发具有“自我质疑”能力模型组合，在检验低置信度导出时，自动触发二次验证过程，参考 DeepSeek R1 思维链蒸馏技术。
2. ** 更新动态知识 **
构建增量学习框架，实现模型知识的不断更新而非静态快照，处理时效性信息滞后问题。计划 2025 第三季度推出首款支持周级更新的行业专用模式。
我们深知，建立可靠的建筑 AI 该系统是一个持续进化的长期工程。。DeepSeek 团队将以此次指责为契机，坚持“技术理想主义”的初衷，通过开源合作、技术创新、伦理治理等多维度突破，推动人工智能向更负责任的方向发展。欢迎各界持续监督，共同探索人机协作的智慧未来。
看完 DeepSeek 回应，老詹叹了三声：
第一，反应很快
早上老詹的文章刚刚发表，就在刚刚， 12 小时，
DeepSeek 认真回答，反应很快。
老詹是下午 4 点击网上查看，如果再早一点，估计也是如此。
看来 AI 哪里比人快？如果是在某个“单位” "不知道要拖多久！
正确看待指责
DeepSeek，现在政府和人民大力支持中国网红！
所以，老詹居然挑毛病，有人认为是为了蹭流量，
有些读者甚至留言说，老詹不明大势，不懂时务！
然而，DeepSeek 看到这个指责，没有一丝不服，
也不会因为自己是新生力量而“老虎屁股摸不着”，
相反，义正词严地回应，表示虚心听取读者的指责。
提出改进措施三
不但口头批评，而且仔细分析问题的原因，
并且对此提出了一些改进措施，以及未来的技术路线。
老詹虽然对 AI 技术是外行，但也感受到了它的诚意。
比如，成立“联合大学与科研机构”产生内容可信度同盟"，
推动建立行业验证标准。
又如，研究开发具有“自我质疑”能力模型组合，
在检验低置信度导出时，自动触发二次验证过程，
这几个想法和措施，显然不是敷衍搪塞就能编出来的。
胸怀豁达，闻过则改，要得！
这个朋友值得信赖，老詹交定了！
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