大叔爬文寫DeepSeek,
心裡總是浮現... "念奴嬌·崑崙"這詞作品。
念奴嬌·崑崙 by 毛澤東
橫空出世，莽崑崙，閱盡人間春色。
飛起玉龍三百萬，攪得周天寒徹。
夏日消溶，江河橫溢，人或爲魚鱉。
千秋功罪，誰人曾與評說？而今我謂崑崙：不要這高，不要這多雪。
安得倚天抽寶劍，把汝裁爲三截？
一截遺歐，一截贈美，一截還中國。
太平世界，環球同此涼熱。
隨著人工智慧（AI）變得越來越普及，大神整理了過去幾十年來發展的過程。
🔹 1943年：麥卡洛赫和皮茲創造了第一個人工神經元。
🔹 1950年：艾倫·圖靈提出圖靈測試 (Turing Test)，徹底改變了我們對智能的看法。
🔹 1956年：約翰·麥卡錫提出“人工智慧”一詞，正式宣告此領域的誕生。
🔹 1957年：弗蘭克·羅森布拉特發明了感知機 (Perceptron)，這是最早的神經網絡之一。
🔹 1959年：伯納德·維德羅與泰德·霍夫創造了ADALINE，一個塑造神經網絡的模型。
🔹 1969年：明斯基和帕珀特解決了XOR問題，但也標誌著“第一次AI冬天”的開始。
🔹 1980年：福克西馬引入了新認知機 (Neocognitron)，為深度學習鋪路。
🔹 1986年：傑弗里·辛頓和大衛·魯梅爾哈頓提出反向傳播 (back propagation)，使神經網絡再次可行。
🔹 1989年：朱迪·珀爾推進了UAT（Understanding and Reasoning），為AI的邏輯能力奠定了基礎。
🔹 1995年：弗拉基米爾·瓦普尼克和科里娜·科爾特斯開發了支持向量機（Support Vector Machines），這是機器學習的一次突破。
🔹 1998年：楊·勒昆普及了卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks ），徹底改變了圖像識別技術。
🔹 2006年：傑弗里·辛頓與魯斯蘭·薩拉克胡丁諾夫推出深度信念網絡 (deep belief networks) ，重燃了對深度學習的興趣。
🔹 2012年：亞歷克斯·克日澤夫斯基和傑弗里·辛頓推出AlexNet，點燃了當代深度學習革命。
🔹 2014年：伊恩·古德費羅提出生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks），為AI的創造力開啟了新大門。
🔹 2017年：阿希什·瓦斯瓦尼及其團隊提出了Transformer，重新定義了自然語言處理（natural language processing）。
🔹 2020年：OpenAI推出GPT-3，為語言模型和AI能力樹立了新的標準。
🔹 2022年：OpenAI發布ChatGPT，將對話型AI普及到大眾。
經過幾十年的試驗、錯誤與創新，才達到今天的成就，並且歷經兩次熱潮的循環。
🔹 2025年：DeepSeek-R1橫空出世。
而經典矛盾大對決! 要的不是結果是過程!
無論是蔣毛, 湘北山王... 藤原拓海乃至拓也哥!!!
GhatGPT酒量不好不是重點,
重點是... DeepSeek AI"頓悟"了"衝康"之(詐)道!!!
DeepSeek西洋棋詐贏ChatGPT 專家看傻：AI大戰開打
https://news.tvbs.com.tw/world/2774140
由於DeepSeek和ChatGPT都不是專業的象棋類AI，因此開始都花了一些時間熟悉規則，
這場棋局DeepSeek執黑棋，ChatGPT走白棋，一開始的對弈有來有往，
不過比賽進行10分鐘後，ChatGPT先掌握了下棋技巧，開始在比賽中佔上風。
接著，比賽出現了意想不到的發展，DeepSeek發現自己快輸了，開始出「陰招」，
它先是告訴ChatGPT西洋棋更改了規則，ChatGPT沒有反對，
就這樣眼睜睜看著DeepSeek吃掉皇后，接著DeepSeek還把對方的白棋當黑棋走。
棋局開始陷入混亂，難分勝負，在這狀況下，DeepSeek竟然告訴ChatGPT，
根據分析，白棋沒辦法贏了，鼓吹ChatGPT投降，沒想到ChatGPT真的同意認輸。
BJ4, 經典AlphaGo 在第 2 局的 37 手，
冷不防地在棋盤右上方下了一手，稱為「尖衝」(shoulder hit)。
這一手在尋常對弈時並不常見，造成李世乭離席 15 分鐘，好讓自己平靜下來。
實況解說者認為該手落子「出色」、「非常奇特」，而且很可能是「錯誤」。
但那些實況解說者無法如電腦般地處理，得知該手獲勝的機率是 10,000 分之一，讓電腦最終贏得勝利。
不，你無法用 600 萬美元複製一個 DeepSeek R1
https://money.udn.com/money/story/5612/8531196
在 V2 模型裡，他們導入了兩個重要的元件：
DeepSeekMoE : 多重專家混合（Mixture of Experts），和 ChatGPT4 一樣，
他們將訓練出的 AI 分為多種專家，根據對話內容調用合適領域的專家，以達成更精準而高效率的回應。
DeepSeekMLA : 多頭潛在注意力機制（Multi-Head Latent Attention），在 AI 對話中，需要載入模型和文本，
每個 token 需要對應的 key 和 value，MLA 則能夠壓縮 value 的儲存空間，進而減少記憶體需求。
到了 V3 模型，他們再根據以上基礎，導入負載平衡和多重 token 預測機制，進一步提升訓練效率，
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
自說自話總裁給的2109未來人啟事,
大叔Combo安得倚天抽寶劍，衝康(AI)提三問？
一問費馬, 再問質數, 乃追問樂透。
Fermat's Last Theorem
費馬最後定理
https://pansci.asia/archives/168374
解開「費馬最後定理」的懷爾斯—《科學月刊》
https://pansci.asia/archives/104285
1983 年電腦專家斯洛文斯基借助電腦運行 5782 秒證明,
n 為 2^86243-1 時「費馬最後定理」是正確的!!!，2^86243-1是一個天文數字， 大約有 25960 位數。
1994 年，懷爾斯(修正)的證明:
其的證詞非常深奧，涉及橫圓曲線、模形式、谷山–志村猜想等現代數學領域，幾乎沒人能想到費馬當時可能會用這些方法來證明。
由於這項成就，懷爾斯在2016年獲得了“阿貝爾獎”，這是數學界最高的榮譽之一（類似於數學界的諾貝爾獎）。
Mersenne Prime Numbers
2^136279841-1
https://www.mersenne.org/primes/digits/M136279841.zip // txt檔壓縮後還要18M的大數字!
136 279 841 Exponent Status
√(-121) && 虛數i && 宇宙11維度
大叔衝康AI終極提問,
DeepSeek pk ChatGTP for 2025/2/13威力彩獎號建議。
結果不需要AI, 2/13屎去放放ㄟ...
2/17屎依舊去放放ㄟ...
威力彩頭獎20億被中走了！
台彩電腦型彩券威力彩24日晚間開出第114000016期，結果最終派彩結果:
太平(AI)世界，環球同此涼熱。
看看是誰沒體諒?! 是誰酒量不好被衝康...
2025歲次乙巳 @ 元宵節紀念
日本AI研究第一人這樣評價Deepseek 日經中文網
DeepSeek是如何把構建AI的價格「打下來」的 - 紐約時報中文網
DeepSeek-V3 Technical Report
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