7 月 01
Luke FanDeepSeek大模型 “墙”反着修, AI, AI伦理, AI禁令, API, ChatGPT, Coze, DeepSeek, DeepSeek封禁, LLM, Minimax, OpenAI, TikTok, YouTube, 中国, 中美科技竞争, 人工智能, 人工智能监管, 信息安全, 全境封锁, 加拿大, 千问, 印度, 可灵, 合规, 国际关系, 大语言模型, 字节跳动, 应用商店下架, 开源模型, 德国, 德国禁用DeepSeek, 快手, 意大利, 技术封锁, 政府禁令, 政府设备禁用, 数据主权, 数据出境, 数据安全, 数据本地化, 数据渗透, 数据隔离, 智谱AI, 欧盟, 澳大利亚, 科技战, 科技评论, 网络安全, 美国, 美国实体清单, 老范讲故事, 苹果, 谷歌, 通义, 防火墙, 阿里巴巴, 隐私保护, 韩国
德国全境禁用DeepSeek，以后这墙要反着修了吗？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。2025年6月27日，德国数据保护专员梅克坎普宣布，已经要求苹果和谷歌从德国应用商店下架DeepSeek应用程序了。德国不是第一个，估计应该也不是最后一个。第一个是谁？意大利。意大利在每一次反对AI这件事情上，都是占第一个。原来他还反过OpenAI的ChatGPT。2025年初，也就是R1刚出来的时候，就直接给封了。
欧盟的其他国家现在是一个什么状态呢？他们比较纠结。荷兰是禁止政府手机安装DeepSeek的APP；比利时是建议公务员的手机不要安装，但是不强制；西班牙是有消费者权益组织在呼吁，政府到目前为止没有采取任何的措施；英国表示说他们在持续的监测，目前还没有做出反应。
其他的一些国家对DeepSeek是什么样的一个态度呢？加拿大所有的政府设备禁止使用DeepSeek；丹麦政府设备禁止使用，但是丹麦有5个大区里头，只有3个在执行，剩下两个还在看。
More
6 月 11
Luke FanAIGC, Meta的故事 AI产业链, AI伦理, AI大模型, AI技术, AI投资, AI数据, AI算力, DeepSeek, FTC, H100, H800, LLaMA, Llama 4, Meta, OpenAI, Sam Altman, Scale AI, YC, 亚历山大王, 亚马逊, 华人创业, 合成数据, 商业分析, 微软, 扎克伯格, 数据垄断, 数据标注, 模型微调, 科技巨头并购, 科技行业动态, 科技评论, 美国国防部, 老范讲故事, 自动驾驶数据, 英伟达, 谷歌
Scale AI得到了Meta超过百亿美金的投资，AI圈又热闹起来了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
Scale AI这个名字怎么好像在哪听说过呢？好像有点耳熟，对吧？他呢，有一位特别传奇的CEO，或者叫创始人吧，叫华人天才少年CEO亚历山大王。当时呢，跳出来指责DeepSeek用H100的就是他。
DeepSeek R1到底是怎么训练的？引起了广泛的关注。DeepSeek自己讲呢，我使用了2,000多块的H800就完成了训练。但是亚历山大王呢，在一次接受采访的时候就出来说了，中国实验室里边拥有的H100的数量远超大家的想象，DeepSeek自己至少有5万块H100。但是这个话呢，没有实际证据，讲完了也就完了。DeepSeek跟亚历山大王之间呢，并没有就这个事情进行认真的探讨，所以这个我们把它当成一种谣传吧。
3月份呢，DeepSeek自己再次发了声明，说他们训练的都是使用的合规的GPU，也就是允许向中国出口的这些GPU。因为如果不说这个的话，美国就有可能要求说禁止使用这玩意儿。DeepSeek就讲了说，甭管是R1也好，V3也好，训练呢都是使用的H800，或者是后面的H20这些GPU训练的。
More
5 月 14
Luke FanAIGC AGI, AI伦理, AI全球化, AI公共服务, AI医疗, AI地缘政治, AI基础设施, AI应用, AI投资, AI教育, AI本地化, AI模型定制, AI治理, AI生态, AI监管, AI竞争, AI算力, ChatGPT, DeepSeek, GPU, MGX, OpenAI, OpenAI国家计划, Oracle, Qwen通义千问, 一带一路, 专制AI, 中国AI, 中美科技战, 主权AI, 云计算, 价值观输出, 华为云, 国家AI战略, 大语言模型, 字节跳动, 山姆·奥特曼, 巨额投资, 开源AI, 数据隐私, 星际之门, 民主AI, 盟友国家, 科技霸权, 算力中心, 老范讲故事, 腾讯云, 英伟达GB200, 软银, 闭源AI, 阿里云, 霸权AI, 黄仁勋
OpenAI的星际之门和民主AI，到底要对抗谁呢？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。山姆·奥特曼亲临德州星际之门工地，现场指导工作去了。他在德州阿比林市星际之门工地现场做了一些现场指示，这就是他们星际之门的第一期工程。项目花费呢，首期投入是1,000亿美金，未来四年共计消耗5,000亿美金。但后边的事大家就别太当真了，因为后面还有很多钱可能需要各国政府去掏，待会我们再去讲。
第一期建设呢，主要是软银掏钱。Oracle负责设计、施工和建造，所以现场拍到的照片，大家穿的小背心、安全帽上面都是写的Oracle的字样。计划部署6.4万台英伟达GB 200 GPU，首期的1.6万台英伟达GB 200 GPU应该是在今年夏天就可以完成安装，就可以投入使用了。
More
4 月 09
Luke FanAIGC, Meta的故事 AI伦理, AI生成, AI评测, AI负责人辟谣, Benchmark作弊, DLIU DLIU, Llama 4, LLM, Meta, Meta AI, Meta回应, 人工智能, 作弊指控, 内部爆料, 基准测试, 大语言模型, 学术不端, 实际使用效果, 开源模型, 开源社区, 快速发布后果, 性能评估, 技术报告缺失, 数据污染, 模型蒸馏, 沃顿商学院教授, 测试集污染 (背真题), 版本不一致 (开源vs测试), 科技争议, 科技新闻, 稳定性问题, 编程能力差, 自然语言处理, 跑分作弊, 过度优化, 验证方法
Meta的Llama4发布之后，深陷作弊风潮。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Meta的Llama4被人怀疑作弊，他到底是不是真的作弊了。
前面我们做过一期视频，说Llama4发布的时候没有太大的响动，因为它出来以后发现，虽然评测还不错，但是使用起来并没有感觉比现在主流的模型强到哪去。现在不行了，负面消息传出来了，说你大模型出来的时候跑分的成绩很高，但是我们使起来不是这么回事，有点名不副实的样子，特别是编程的效果极差。
为什么大家去比较编程呢？两个原因：
第一个，去玩这些开源大模型的，一般都是程序员。
第二个，编程是一个相对来说标准比较统一的评测。你编得出来编不出来，编完了效果怎么样，这个一眼就能看出来，没法作假。你说我写个诗或者写个小说，这个玩意还有仁者见仁、智者见智的时候。这编程这个东西，对就是对，不对就是不对，或者你做完了以后它的效果有问题，一眼就能看出来。所以现在被人质疑了。
More
Newer Entries
RSS