我提出：deepseek研发者说，目标是AGI新模型结构，着力于scaleup到更大模型所需要做的基础研究，此外还研究怎么构造数据，如何让模型更像人类，着力MLA架构创新，在有限的资源下实现更强的模型能力。

根据以上研究者的思路你来分析一下子这家公司思路在什么地方？成功原因，为什么他能花很少的钱而达到了接近Chatgtp的水平？你用通俗的语言告诉我，甚至打比方，举例说明。

DeepSeek这家公司的思路，简单来说，就是“用有限的资源，打造最强的AI大脑”，它们的成功原因主要体现在以下几个方面：

1.聚焦基础研究，打好地基

DeepSeek并没有一味地靠“砸钱”来扩展模型规模，而是更关注如何让更大规模的模型更有效地学习。就像盖房子，不是单纯地往高处堆砖，而是先研究如何让地基更稳，支柱更坚固，这样即使资源有限，房子也能盖得又高又结实。

2.研究“数据怎么喂”，让AI学得更聪明

普通的AI训练就像让一个孩子读遍所有书籍，但DeepSeek的策略更像“定制课程”——他们更关注如何选择、整理和优化AI的学习材料，确保模型不仅仅是背书，而是真的理解、推理、总结，甚至更像人类去思考。这有点像：

3.MLA架构创新——用更聪明的方法建“脑回路”

传统的大型AI模型是靠增加计算资源（比如GPU）来提升能力，就像用更多的砖来堆高塔。但DeepSeek选择了研究更高效的“脑回路”，让模型用更少的计算力，思考得更快更准，像是用更先进的钢筋和结构，让塔楼更高但更轻。

这就像：

4.用“小钱”干“大事”，成本控制得好

大公司比如OpenAI是靠海量的资金和算力支撑ChatGPT，但DeepSeek懂得精打细算，他们：

可以打个比方：

总结：DeepSeek的成功秘诀

DeepSeek的策略就像一个**“精打细算的天才工程师”**，他不会用无限的预算，而是研究如何用最聪明的方法，让AI变得更强大。所以，即便他们资源不如OpenAI充足，却依然能接近甚至挑战ChatGPT的水平。

DeepSeek的聪明之处主要体现在架构设计创新和高效的数据处理这两方面。简单来说，他们找到了一种更聪明、更经济的办法，让AI变得更强。

1.创新的架构设计——打造“精简但强大的大脑”

传统的AI训练模式是堆算力、堆参数，就像建高楼一直往上加砖，但DeepSeek不只是盖高楼，而是重新设计结构，让楼又高又稳还省钱。

他们的聪明点：

打个比方：

2.高效的数据处理——让AI学得快又准

DeepSeek在数据处理上也很聪明，他们的策略是不让AI盲目地学习所有信息，而是喂给它最有效的数据，就像一个好老师知道如何给学生安排最优的课程。

他们的聪明点：

打个比方：

总结：DeepSeek为什么聪明？

打个比方：

正是因为架构和数据处理都更高效，DeepSeek才能用更少的钱，打造接近ChatGPT级别的模型，这就是它们聪明的地方。

我们可以用建造大楼来比喻理解DeepSeek的独特思路：

**1.结构创新：先设计新型脚手架**

传统公司（如OpenAI）像用钢筋水泥盖摩天楼，靠大量建材堆高度。而DeepSeek先研发"可折叠脚手架"（MLA架构），用特殊结构让同样材料能建更高。就像中国古建筑的榫卯结构，不用钉子却能更稳固。

**2.数据筛选：精准选材代替堆料**

普通厨师做佛跳墙要集齐30种名贵食材，他们却像分子料理大厨，用精确分析找到核心鲜味物质（数据构造技术）。比如发现"蘑菇+海带"组合能模拟鲍鱼鲜味，用20%成本获得80%效果。

**3.训练优化：智能健身教练**

普通健身房让学员每天无脑举铁8小时，他们像配备AI体测仪的私教。比如发现学员深蹲时膝盖内扣（模型训练瓶颈），立即调整动作（动态架构），用3小时针对性训练达到更好效果。

**成功原因的三板斧：**

-**手术刀式创新**：别人升级显卡时，他们改造模型"消化系统"，让每块GPU像装了涡轮增压

-**数据米其林指南**：不是收集更多数据，而是像美食家提炼"鲜味因子"，把网络垃圾数据做成分子料理

-**AI乐高大师**：用动态架构像玩乐高，白天拼城堡（处理文本），晚上变飞船（处理图像）

**典型案例解释：**

当别人用1000台GPU训练时，他们可能通过架构创新，让300台GPU的通信效率提升3倍，相当于900台的效果。就像快递公司改造分拣系统后，用30辆货车完成原来100辆的运力。

这种思路类似中国航天：没有NASA的预算，但通过"嫦娥五号"的月壤采样返回设计，用创新机械臂结构，以1/10成本完成苏联多次失败的任务。DeepSeek正是找到了AGI研发的"机械臂关键技术节点"。

DeepSeek的思路和成功原因可以从以下几个方面来分析：

1.目标明确：专注于基础研究和创新

DeepSeek的目标是实现通用人工智能（AGI），而不是仅仅做一个大语言模型。他们把精力放在研究新的模型结构、数据构造和架构创新上。这种专注让他们能够集中资源，突破技术瓶颈。

通俗解释：

就好比盖房子，很多人可能只关注把房子盖得更高、更大，但DeepSeek更关心的是研究一种全新的建筑材料和结构，这样即使房子规模小一些，也能更坚固、更高效。

2.创新架构：MLA架构的突破

DeepSeek在架构上进行了创新，提出了MLA（多头潜在注意力机制）架构。这种架构相比传统的MHA架构，显存占用大幅降低，只有5%-13%。这意味着他们可以用更少的资源达到类似的效果，大大降低了成本。

通俗解释：

想象一下，传统的架构就像用很多根粗水管来输送水，但DeepSeek的MLA架构就像是用很多根细水管，但通过巧妙的设计，同样能输送足够的水，而且成本更低。

3.高效的数据构造和训练方法

他们不仅研究模型结构，还关注如何构造数据和提高训练效率。通过优化数据的处理和使用，DeepSeek能够在有限的资源下实现更强的模型能力。

通俗解释：

这就好比做饭，别人可能只是简单地把食材放在一起煮，但DeepSeek像是在研究如何把食材切得更均匀、烹饪时间更精准，这样即使食材少一些，也能做出更美味的饭菜。

4.灵活的团队和组织文化

DeepSeek的团队成员大多是本土的年轻人才，他们充满好奇心和创新精神。公司内部采用灵活的管理方式，研究人员可以根据自己的想法自由调配资源，这种文化激发了团队的创造力。

通俗解释：

就像一群充满热情的年轻人一起做手工，他们可以根据自己的想法自由发挥，而不是被严格限制，这样更容易创造出新的东西。

5.开源和共享的理念

DeepSeek计划将大部分训练结果公开共享，这种开放的态度不仅有助于技术的传播，还能吸引更多人参与到他们的生态系统中。

通俗解释：

这就好比一个人发明了一种新的烹饪方法，但他选择把方法分享给所有人，这样更多人可以学习和改进，最终推动整个烹饪技术的进步。

为什么能花很少的钱达到接近ChatGPT的水平？

DeepSeek通过创新的架构设计和高效的数据处理方法，降低了资源消耗和成本。同时，他们专注于基础研究，避免了在应用层面的分散投入。这种专注和创新，让他们在有限的资源下实现了强大的模型能力。

总之，DeepSeek的成功在于他们明确的目标、创新的架构、高效的数据处理和灵活的团队文化。这些因素共同作用，让他们在资源有限的情况下，达到了接近ChatGPT的水平。