开放资源和封闭资源在开发大型模型中始终是重要的问题。由Deptseek触发的大型模型的“龙卷风”导致社区辩论技术选择开放和封闭的资源技术。没有开放资源和封闭资源的优点和缺乏？如何理解大型模型开放资源在发展人工智能中的重要性？ SO称为“开放资源”是指开源代码，这意味着任何人都可以评估，修改和增强开源软件的源代码。 DeepSeek是大型模型的开源。相反，只有创建者才有许可才能更改封闭的软件资源。例如，OpenAI下的一系列CHATGPT模型是一个封闭的资源所有者模型。开发大型模型并选择开放资源或封闭资源基本上取决于各种业务定位。选择关闭资源的公司专门用于您Sing Technology -Issed Technology用于商业收入，而选择开放资源的公司则专注于使用技术来实现生态影响。 在短期内，封闭源将大型模型转换为公司的关键收入点，这可以确保公司在激烈的市场竞争中获得收入。相比之下，开放资源模型没有明确的收入点，但这并不意味着它不能赚钱。 在大数据中，信息和流量是最大的宝藏。与专有的封闭源模型相比，开放资源模型的校正DeepSeek已通过出色的性能 +免费开放资源的低空扩展成本在人工智能期间成为基础架构，从而带来了更多未来的开发可能性。 同时，开放资源模型是收集全球开发人员，开发知识群落，迅速优化模型能力和当地DE领域的无与伦比的好处在各种情况下的策略和适应。他们有可能塑造行业标准并创建一个开放的生态系统，该系统可以继续开发顶级技术产品。同时，他们还可以通过云，硬件服务和软件创建不少于封闭资源模型的商业价值。 我的国家拥有联合国行业分类中列出的所有-I-印度类别，大型模型的开放资源使整个工业连锁店都具有无限的空间。通过标准化和模块化的技术体系结构，大型模型可以在工业链上开放，并形成合作生态系统。 在硬件级别，计算电源制造商根据开放资源的一般需求来优化芯片设计；在数据级别，由于开放的模型资源，语料库的标签和施工服务是标准化的；在应用级别，开发人员可以快速致电预训练的模型以生产SCENE尊贵的产品，例如智能客户服务，医学图像审查等。整个Epethis允许现代技术在各个方面改变经济和社会利益，在高质量开发中注入正在进行的势头。 在传统的封闭资源模型下，算法，计算和数据强度的“三重垄断”不包括来自AI竞争的中小型业务。一方面，它使大型模型的能力降低了，另一方面，用户的大型模型和反馈使大型模型和反馈限制在持续变化中。 开放资源模型通过“技术平等”来重建经济模式。低成本和出色的性能创造了开放资源的有效性，这使大型模型能够完全赋予Kap Tothe Power，这是数千个行业。这种开放的生态学已经形成了“创新飞轮”的良好周期：Corp的基本模型Orate的贡献，并且优化学术社区算法，开发人员创建了应用程序，并最终恢复了模型的重复。 技术路线并不完美，开放资源模型也是如此。在开发大型模型的开放资源的过程中，应避免一些争议。例如，开放资源并不意味着忽略智力权利。我们必须启动开源许可协议标准的构建，以建立开源生态系统的标准。开放资源揭示代码的方法意味着曝光和强大的分散安全风险。我们必须完全动员社区监护人，开放资源软件开发人员，开放资源代码用户的开放资源的热情，等等。 由于国务院在2017年7月发布了“情报计划的新一代人工子发展”，因此我国家的人工智能行业已经发展。在其发展的历史过程中这是一个大规模的转变，我国家的人工智能需要一个新的生态系统，可以完全挑衅创造力和技术生产力，开放资源是创建新生态系统的强大“武器”。 （本文的来源：带有 - 经济集的太阳 - 萨尔斯：智Zibin）