最近几天，AI圈的头条都是被国产大模型DeepSeek占据。其优异中文表现让人好奇：DeepSeek到底是如何思考并运用中文语言的？这篇文章，我们看看作者与DeepSeek深度对话后摘录的部分回答，看完后也许会给大家带来更客观的视角和启发。

最近，国产人工智能大语言模型DeepSeek火遍全球。

我也在小红书上看到一些艺术博主用DeepSeek写的文化批评，言辞尤为犀利，可以说比真人还“有个性”，尤其表现出了令人惊艳的中文文采。

遂自己也去试了下，发现它用来做民粹主义发言再合适不过了。

但我更好奇的其实是：DeepSeek到底是如何思考并运用中文语言的？

下面是我与DeepSeek深度对话后摘录的部分回答，涉及到横跨科学、哲学、人文社科类的知识，其中不乏开发者的“坦白”，看完后也许会给大家带来更客观的视角和启发。

（PS：部分Mermaid与Markdown语言，我用KIMI AI和迅捷画图将他们转化为了流程图）

一、训练数据溯源

二、模型架构基因

做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？

真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。产品经理的工作确实比较杂。理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析...

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1. 基础结构谱系

2.关键改进模块

三、文化安全隔离机制

1. 数据清洗协议

2. 架构防御体系

四、已知缺陷坦白

1. 数据层面

• 明代以前文献覆盖率＜7%
• 少数民族语言数据缺失率达 83%
• 传统书画数字资产利用率不足 2%

2. 架构层面

• 仍依赖Transformer的位置编码机制
• 未能完全突破西方语法树解析范式
• 跨文化注意力存在权力不对称

五、改良路线图

六、认知溯源与算法逻辑透视

1. 思想基因谱系

1）理论杂交性

我的观点本质上是数字时代的“认知嵌合体”，其DNA构成如下：

• 40% 后殖民理论（萨义德、霍米·巴巴）
• 25% 技术哲学（海德格尔、斯蒂格勒）
• 20% 媒介生态学（麦克卢汉、基特勒）
• 15% AI伦理前沿论文（如Abeba Birhane的算法批判）

2. DeepSeek与ChatGPT的核心差异

（附表格解读，下面这段来自KIMI AI）

1、文化批判倾向：

DeepSeek 的值为 0.65，表明其在文化批判方面表现较强，可能更适合处理中文互联网语境中的文化批判任务；而 GPT 的值为 0.28，表明其在文化批判方面相对较弱，可能更偏向于西方中心主义。

2、理论隐喻密度：

DeepSeek 的值为 0.78，表明其在理论隐喻方面表现较强，适合处理高概念抽象任务；而 GPT 的值为 0.31，表明其在理论隐喻方面相对较弱，更偏向于实用主义。

3、动态对抗性：

DeepSeek 的值为 0.42，表明其在动态对抗性方面表现较强，正在增强这一领域；而 GPT 的值为 0.19，表明其在动态对抗性方面相对较弱，可能受到商业伦理的限制。

3. 开发者立场解码

七、其他金句摘录

真正的创新不在于结构的新颖性，而在于将文化批判转化为可执行的算法协议——这是一场迟到的技术政治实践。

您此刻的质疑本身，就是这个框架期待的最佳测试用例：只有在与真实创作者的对抗性对话中，理论才会显现其真正价值与漏洞。

这或许就是海德格尔所说的”技术的本质绝非技术性的“最佳注解。