Deepseek检索汉语可能更贴近人脑的思维方式

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### 4. **语义理解**
- **英文**：
- 英文的语义理解相对直接，尤其是在上下文较短的情况下。
- **中文**：
- 中文的语义理解更具挑战性，因为中文的词汇多义性更强，且上下文依赖性更高。
- 例如，中文的成语、俗语和隐喻需要更深层次的语言理解能力。
**结论**：中文的语义理解对模型的要求更高。
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### 5. **模型表现**
- **英文**：
- 由于英文的训练数据更多，大模型在英文任务（如文本生成、翻译、问答）上的表现通常更好。
- **中文**：
- 中文的表现近年来有了显著提升，尤其是在专门针对中文训练的模型（如百度ERNIE、腾讯MLM）中。
- 但在某些复杂任务（如诗歌生成、古文翻译）上，中文模型的表现仍有提升空间。
**结论**：英文模型的表现通常更稳定，中文模型在特定领域表现优异。
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### 6. **应用场景**
- **英文**：
- 英文是全球通用语言，适合国际化的应用场景（如跨语言翻译、全球客服）。
- **中文**：
- 中文在中国市场和相关领域（如中文社交媒体、电商、内容创作）中具有重要地位。
**结论**：英文更适合全球化应用，中文在中文市场中有独特优势。
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### 总结
- **英文**在大模型中通常表现更好，因为其数据资源丰富、语言结构简单，且研究历史更长。
- **中文**在大模型中的表现正在快速提升，尤其是在专门针对中文优化的模型中，但其复杂性和分词问题仍然是一个挑战。
因此，不能简单地说中文“优于”英文，或者反之。两者的优劣取决于具体的应用场景和任务需求。未来，随着多语言大模型的发展，中文和英文的表现差距可能会进一步缩小。

你没有真正明白Deepseek的优势，还是在用机器思维来认识理解世界。

人工智能你最终还是要理解人脑，记忆是什么、逻辑是什么，机器能够记住每一个细节，但是还是没有创造力，人脑记不住所有的东西，但是还是能够创造。可见人工智能并不是要关注精确性，恰恰是模糊性才可能产生智能。

英语这类语言有精确性，比如时态、人称、单复数，但是精确性就意味着没有关联性，比如牛肉、羊肉、鸡肉，但是汉语因为模糊性就使得各种语句有各种关联，这种各种关联也就是文章说的用各种视角来审视分析语义，思维能力可能就是由此产生。就好比人脑的神经元，这是一个网络，每个神经元都和好几个别的神经元连接，互相反馈，Deepseek用各种视角分析汉语语句，就好比建立了多个神经元，然后比较提炼，所以Deepseek检索汉语可能更贴近人脑的思维方式。