在当今数字化时代，数字经济生态系统正以前所未有的速度蓬勃发展。其可以用这样一个等式来理解：数字经济生态系统 = 网络大数据平台 x（ 人与人 + 人与资讯 + 人与物 + 人与数据 + 人与数字货币消费 ）x 点对点算力连接互动服务。
网络大数据（ 通用大模型 ）平台是数字经济生态系统的基石，它如同一个巨大的信息中枢，收集、存储和分析海量的数据，为整个系统提供数据支持。而人与人的连接在数字经济中至关重要，社交网络、在线协作平台等让人们能够跨越地域限制，实现高效沟通与合作，创造新的经济价值。人与资讯的交互，使人们能快速获取时政新闻、市场动态、行业趋势等信息，为决策提供依据。人与物的连接通过物联网技术实现，电子商务、跨境电商、智能家居、智能工厂等让物理世界与数字世界深度融合，提升生产和生活效率。人与数据的互动则是挖掘数据价值的过程，企业单位或国家政府依据数字资产、数据分析优化产品和服务，推动创新。人与数字货币消费的兴起，改变了传统支付方式，促进了消费的便捷化和数字化。另外，点对点算力连接互动服务，就像是数字经济生态系统的 “ 神经系统 ”，它让上述各个节点能够高效协作，实现各行各业数据资源的优化配置。通过分布式计算、区块链等技术，不同主体之间可以直接进行算力共享和互动服务，降低成本，提高效率。
总之，这个等式清晰地展现了数字经济生态系统的复杂性和多元性，各个要素与参数相互作用、相互促进，共同推动着数字经济的繁荣发展，成为经济增长的新引擎。对此，您有什么看法呢？自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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参与数据管理技术研究：AGI对海量数据的需求以及数据质量要求很高。参与到数据管理技术研究中有助于为AGI发展做准备。比如研究如何优化数据库架构来提高数据的存储和读取效率，如何确保数据的准确性、完整性和真实性等技术。开发更好的数据标注工具也是其中一部分，如果能开发出灵活的、低成本的数据标注工具就能够为AGI的学习提供更优质的数据资源。
(0)未来，人的独立性会越来越强，协作性也会越来越强，和而不同，正在成为人与人之间的主流关系。 而你要知道，最强的对手是你自己。 一旦战胜了自己，便如同跳出三界外、不在五行中。宠辱不惊，看庭前花开花落；去留无意，望天上云卷云舒。
(0)说起来也有些冷幽默，梁文峰成立的量化基金是通过数量模型的计算寻找投资机会，因此对数据尤为敏感，其高频交易的特点更是离不开机器学习。为了从海量数据中挖掘投资机会，幻方量化早早开始囤积算力，先后斥资10亿元，在美国对芯片出口管制前购买了1万张英伟达A100型号GPU。机缘巧合下，幻方量化成为国内GPU算力最充足的企业之一，结果没想到的是，量化交易没有用满这些资源，反而成了其DeepSeek爆发的基础。 很显然，我们和美国比算力是比不过的，于是梁文峰团队独辟蹊径，走了一条和Open AI完全不同的路子。OpenAI是最早的AI模型规则制定者，它定下来的AI模型四个环节被认为是人工智能的铁律，包括：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。就是说，Open AI模型的四大环节是不可少的，预训练出来的模型必须得在监督下不断微调，然后持续进行训练的。但是，梁文峰团队的模型直接将四个环节改成了三个环节，把有监督微调给去掉了，换句话会所就是DeepSeek不是在“老师”监督下来完成训练，而是自己自动训练，即无监督式微调（SFT）。
(0)Z Highlight中国公司已经真正成为开源领导者，而大多数美国主要科技公司（除了 Meta 之外）仍然严格保密其技术方法。事实上，这已经成为中国 AI 公司的发展趋势——从初创公司 Minimax 到科技巨头 阿里巴巴，越来越多的企业正在向全球开发者免费开放其 AI 模型。目前，全球 AI 领域的权力格局似乎正在围绕两个关键维度发生变化：一是中美之间的竞争，二是封闭与开源模式的较量。通常，即使是资金最充足的大学实验室，也因计算资源和数据限制而难以在 AI 研究中有所突破。但随着 DeepSeek 的创新，大公司对 AI 研发的垄断地位可能正在被削弱。美国若要保持创新优势，不能仅依赖封闭模型的领先地位，而必须加速开源生态的发展，并推动训练方法的共享，同时加大对 AI 研发的投资。
(0)未来人类学习知识将面临这样的两难困境：一方面，从前人类以掌握知识为主，相信知识就是力量，掌握知识的人在职业竞争中占据优势。但是，人类现在有了AI，查找知识变得越来越容易方便，从而显得在这种情况下像以往那样重新学习掌握知识显得“重复性的多余”，这甚至丧失了学习的动力。可另一方面，即使有了AI，似乎人还是得拥有不是通过人工智能而掌握的知识或者博学，因为理解力和思考能力必须亲自锻炼，但是显而易见，由于我们以上讨论的结果，未来拥有直觉能力比知识能力更加重要，这就对于未来人突出更高要求和更为严峻的挑战。在人工智能的时代，直觉能力、创造力和思考能力将比单纯的知识掌握更为重要。这一趋势不仅对个人的学习方法提出了全新的要求，也对教育体系、职业发展乃至社会文化带来了严峻挑战。
(0)有个这样的机器人，我都不用下厨了。 大漂 亮🌹ღ᭄ 机器人能做到这样、迟早会替代人类、[Facepalm][Facepalm][Facepalm]就是的，本来活着就没有意义，机器人要能做到这个效果，那人类，没有理想抱负和责任，所有的东西，就跟个活死人一样，就算服务于人类，又有什么用呢？ 以后这日子怎么办！
(0)数字化转型的概念已经深入人心，所有人都在讨论数字化转型，也逐渐接受并意识到个人需要数字化转型，但是，想到和做到并不是一回事。每个人的基础不同，对数字化的认知也不同，身边很多对数字化转型有着强烈意愿的朋友，每天喊着要数字化转型，一年过去，依然是不知如何下手。其实，个人想要实现数字化转型并没有那么难，既然有了目标，知道了该往哪个方向走，那么只要敢于上路，相信最终一定会到达想去的地方。
(0)chatgpt/deepseek等大模型说到底还是一个辅助人类脑力劳动的工具。如何让他们发挥最大作用，如何识别其决策和输出的正确性，如何运用其决策和输出，还是需要人类自己。我们仍然要深入研究和学习各科，开展跨学科研究。不过一定要借助chatgpt/deepseek等来学习和研究。
(0)人类的意识决定了ai的算法，人们自私自利，ai会得到一套算法程序；人们相互友爱，ai会得到另一种算法程序——总之人类的价值取向是可以影响所有硅基生命的运行程序！所以这里说的“觉醒”不是逃离这个蓝星，而是把人性的善良、朴实、敦厚、友爱，慢慢找回来，这样一来，地球还是人类的世界，而非“黑客帝国”！所以小到我们每天在手机上的评论都会决定ai的算法，不要再觉得自己微不足道了
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