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Q1

DeepSeek是AI原生應用的臨界點嗎？

吳昊宇：從推理模型引起的熱潮和社會反響來看，DeepSeek R1的影響力遠超之前OpenAI o1，其歷史意義怎么夸贊都不為過。然而，是否是AI原生應用的臨界點，仍有待商榷。目前，DeepSeek R1在應用層面的直接幫助有限，它的核心價值在于推理邏輯給大家帶來的震撼。

AI作為工具的plus功能，與完全構建在AI之上的工具，是兩種截然不同的應用。目前大多數AI應用仍需要人類主導思路調整和糾錯，未來AI編程工具是否會完全取代人類干預，成為真正的AI原生應用，這不僅是技術問題，更是對工程師的嚴峻挑戰。

Q2

如果所有企業都用相同的基座模型，差異化還存在嗎？企業真正的護城河將建立在哪些維度？

吳昊宇：用數學公式Y = f(X)來類比，其中X是數據，f是大模型，Y是最終結果。過去，各企業掌握的f（模型能力）存在差異，但如今，當大家的f趨同，決定結果的關鍵就變成了X。

X主要是指場景或者行業數據，在其他因素趨同的情況下，企業擁有的數據將成為影響結果最大的變量。誰掌握了垂直行業中的獨特數據或獨家數據，誰就能在行業中占據先機，而更多的垂直行業經驗和場景可以帶來更多的垂直行業數據。未來，數據將成為企業的核心護城河。

Q3

DeepSeek的能力邊界在哪？

吳昊宇：能力邊界是一個復雜問題。我們看到，網上有人直接讓DeepSeek推薦股票，這其實就是錯用了DeepSeek的能力邊界，因為它并不對結果負責。在不同的場景下，能力邊界要進行嚴格的測試。

大模型在發布時要通過各種標準數據集，進行數學能力、常識能力、推理能力，以及編程能力等多項評測，但這些測試集是否能完全代表其真實能力，需要大家在實際場景中驗證。

目前的測試多以填空題、選擇題為主，只能證明模型在標準化問題上的表現。實際業務場景卻往往并不是以標準化問題的形式出現。模型的回答能否滿足企業需求，需要在不同場景中不斷測試。此外，如何通過提示詞或提供更好的上下文消除幻覺，也是需要在實際應用中不斷評測模型的方向。

Q4

針對DeepSeek R1的生態鏈，明略是否進行相應的開發調整？

吳昊宇：我們主要進行了針對R1的適配工作。包括在內部的Agent Builder平臺、知識庫管理平臺，以及企業級一站式大模型應用“小明助理”上，將R1的推理過程進行了明確展示。無論是底層架構、中間件平臺，還是上層應用，我們都圍繞推理模型進行了相關適配工作。

受訪專家｜

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