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　　　　譬如，我们是否还能留有“慢信息”的消费习惯。当我们看到一则消息时，不要急于判定，而是花一些时间去思考，内容是否符合基本事实逻辑？是否有可靠的信源？是否可被多个独立信源交叉印证？或者仅仅只是暂缓分享速度，给事实以逐渐显露的机会。

期末提交作业时，文博系学生张馨予完成了“基于深度学习的青铜器年代判定”程序demo。她先把青铜器分为黄河上游、长江中游、长江下游等5个类别，建立图片训练集和测试集，然后搭建大模型框架，让大模型对训练集中的青铜鼎图片进行学习，以达到高精度的辨识归类效果。在测试中，这个程序demo正确识别了21张青铜鼎图片中的16张，准确率约为76%。如果通过建立图片数量更多的数据训练集，并对模型框架进行微调，还可以进一步提高识别准确率。

　　　　DeepSeek采用了低成本、高效能的创新路径，实现了“花小钱办大事”的效果。DeepSeek在其技术报告中称，仅使用了2000余个芯片集群来训练DeepSeek-V3模型，芯片使用量仅是一些国际AI大模型的零头。其训练最新模型的成本仅为560万美元，远低于一些国际AI大模型的训练成本。