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爆料称，赵露思在拍摄《恋人》期间出现严重身体不适，甚至一度送去抢救室。这消息一出，粉丝们炸锅了！纷纷跑到导演邓科微博下留言讨说法。

DeepSeek 的热度，终究照旧被车圈蹭上了。

就在这几天，当我们还在跟 DeepSeek 互喷劳动器贫苦的时候， N 个国内的车企就跟考虑好了似的，先是岚图，后是极氪，紧接着便是智己、宝骏和 昨天的比亚迪。

之后以致东说念主传东说念主到了斑马智行和亿咖通这些作念车机的企业，都一个接一个的暗示，自家的家具还是和 DeepSeek 最新的 R1 模子合体了。

而就在脖子哥写作的时候，这个名单还在变长。

不知说念大伙咋想啊，归正我在看到这些音信的时候，脑子里便是一连串的问号：

把 DeepSeek 用在车上有啥意旨？他们说的深度交融到底是个啥面貌？车载版块的 DeepSeek 和网页版又有啥区别？

诚然最艰难的灵魂拷问是， 这些车企们，到底是不是仅仅为了营销的热度在硬蹭 DeepSeek ？

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你别说，在狠狠究诘了一番以后哥们还是有论断了。说东说念主话便是， DeepSeek 的成效对汽车行业确乎灵验，但 根柢不是上面这些车企这样用的。

至于为啥，我们逐渐来看。

领先第一个问题，车企们是怎么把 DeepSeek 放到车上的？

不错信赖的是，公共都莫得袭取在车机里装 app 这种最直给的气象。因为从各路新闻稿里不错看到，公共都提到了 DeepSeek-R1 模子和自有模子在底层算法上的交融，部份品牌还提到了 模子蒸馏的时间。

再加上一家名叫 念念必驰的云表大模子劳动公司，前一阵也官宣了我方在云表模子里交融了 DeepSeek 模子，给像是长城、比亚迪这样的车企提供云表 AI 助手的接济。

基本不错信赖现时上车的 DeepSeek-R1 ，大略率会是以下 两种面貌之一：

一是通过 DeepSeek 的 MIT 开源条约， 在自家的劳动器上派遣满血版或是蒸馏后的 R1 模子，然后通过微调交融，和自家原有的模子形成一整个大模子。车主呢，则是通过车机联网来使用这个大模子的交流功能。

第二种则是通过 蒸馏的气象，把 R1 压缩成一个体积异常小的小模子然后更新到车端，让车主就算不联网，也能用上 DeepSeek 的一部分功能。

这两种气象说到底，便是给这些车上蓝本的 AI 模子上了一个 DeepSeek 的 buff ，让它领有一部分 R1 的身手。

那这些模子是用来干啥的呢？其实。。。 便是能让语音助手提及话来更有东说念主味远程。

是不是认为有点败兴，是的，因为访佛的功能还是在许多新势力车型上闭幕了。

比如之前很火设想 MindGPT 和蔚来的 NomiGPT ，对话疏导啥的不仅比传统的语音助手更通顺，一些比较抽 象的问题，比如 “ 凿壁偷光需要判几年 ” 这种弱智吧问题，能答上来的概率也能相对高点。

但要我说啊， 这种用法根柢就没推崇出 DeepSeek-R1 模子的身手，改善用车体验啥的就更别指望了。

你问为啥？

要知说念， DeepSeek 的 R1 模子之是以产生了这样大的颤动，开源是一方面，最艰难的照旧它在磨练的时候，很 big 胆的使用了 强化学习 + 奖励模子的气象，最终显露出了超强的 推理身手，异常顺应解决困难的逻辑问题。

打个譬如啊，高中班里有俩同学 A 和 B ，面临同整个数学题， A 的作念法是脚雄厚地的用多样公式，一步步循途守辙的解题。而 B 则是管你公式这那的，我方靠着之前作念过的超多题目， 我方摸索出一个解法。

而这个解法，很有可能就会比硬套公式来的高效的多。就跟我们学了高档数学再且归作念高中的题似的，径直就秒了。

久而久之，比拟死记公式的 A ， B 同学就更能和会问题和谜底之间的逻辑相干，在面临没见过的复杂问题， 比如巨难的数学和编程问题的时候，也能更快、更准确的推理出正确的谜底。

而这个 B 对应的，其实便是 DeepSeek-R1 的纯强化学习的磨练模式。

不需要像以往的监管学习一样一直用法规来微统一修正，迪士尼彩乐园进不去只靠着作念对了就奖励，让 AI 我方相识推导流程。

这时候再回到车上的语音助手，问题就来了，因为我们根柢不会问它什么太复杂的问题，酌夺便是问问天气放放歌啥的。

这些功能就算不是 DeepSeek 这种级别的大言语模子，其实也都能解决的七七八八。只须你不是开车开一半倏得就问语音助手：

那在体验上大略率就不会和现存的车载大模子有太大的辩别。

再加上经过蒸馏和交融之后的小模子，身手对比满血版有着不小的阉割， 关于我方本来就有我方的大模子的车企来说，再加一个 DeepSeek 实在没啥必要。

是以啊，那些惊险喊出 DeepSeek 标语的车企们，我的评价是热门么信赖是想蹭的， DeepSeek 上车的执行效果，信赖也远莫得宣传里那么邪乎，大伙不错坐下了。

诚然，要是车企本来在座舱 AI 上有短板，能靠着开源的 DeepSeek-R1 作念作念查缺补漏，让自家的模子追上一线新势力的水平，确乎也不是什么赖事。

可就像我滥觞说的， DeepSeek 要是仅仅拿来作念语音助手的话，那属实是有点奢华了。毕竟它更大的后劲，其实是在 智能驾驶上。

就这样说吧，甭管是很火的端到端照旧法规算法，要是能更多的用上 DeepSeek 的强化学习模式，巧合就能让身手往上 提升一大截。

真不是我吹啊，大伙还谨记前头作念题的同学 A 和 B 么，其实访佛的酷好酷好在智能驾驶上也不异迷惑。

现时险些所有的主流智能驾驶其实便是阿谁脚雄厚地的同学 A ，在磨练模子的时候都是 师法学习为主。师法嘛，顾名念念义便是让智驾算法能跟众人的举止示范对应，也便是师法东说念主类开车。

比如特斯拉、比亚迪和华为，就都会从驾驶评分比较高的车主那集合驾驶数据，比如录像头拍的视频喂给算法， 究诘车主们怎么从 A 点开到 B 点，再进行一个师法。

很显明，这种念念路到头来磨练出的便是跟 东说念主类开车水平捏平的智驾。但强化学习则皆备不同，因为它学习的不是驾驶的流程，而是通过收敛的试错，相识出从 A 点开到 B 点最高效的道路。

而这个相识的上限，可不就仅仅能让智驾开得像东说念主了。

要知说念智驾系统关于环境的感知身手，其实比我们东说念主类司机强许多。当我们过路口的时候还在东张西觑看前后傍边有莫得壅塞物的时候，智驾通过车上多样的录像头和雷达只须 刹那间就能看个大略。

当我们只可单线程的先不雅察、后打灯、再变说念的时候，智驾也能在 统一时辰用一个操作管束。

表面上，只须学习和相识到位，智驾就能推理、顾虑出许多比东说念主类司机效力更高、 更能行使好多样车辆性能的驾驶气象。许多我们认为很难、用师法学习咋学都学不会的小众场景，强化学习可能分分钟就能管束。

都说现时的智驾是刚拿驾照司机的水平，用上强化学习之后，指不定真就会形成有了 十几年驾龄的超绝老司机。

诚然了，表面终究是表面，想要在智驾磨练里大范围的用上强化学习，依旧有不少难点和瓶颈。

就比如，强化学习的试错流程需要庞杂的 算力资源，关于国内许多需要租算力作念智驾的企业来说其实不太能搞得定。

再比如强化学习很容易出现的 幻觉问题，我们有时候在用满血 DeepSeek 的时候会通常发现它搁那顺口开河，内容上便是因为强化学习学的有些 魔怔了，运转显露出一些不顺应事实的内容。

智驾算法亦然如斯，要是奖励和微调的机制莫得蓄意到位，就很有可能幻想出 “ 需要开到天上 ” 的开法。

就算不出现幻觉，也可能出现急加快、猛刹车这种赛说念开法。效力是高了，但谁的脖子和腰顶得住啊？这就需要车企破耗许多元气心灵蓄意奖励模子，而况通过一些微调门径来纵脱 AI 的推崇，这就异常造就主机厂的 算法身手了。

即使是贼早运转作念智驾的特斯拉，也惟有在 异常少的公开汉典里暗示我方有在部分模块里有限的使用了强化学习。

可见难度是实打实的，而且还不小。

但我认为啊，想要果然让智驾的身手再上一层楼，多用强化学习信赖是各家翌日的大标的。把强化学习的后果作念到大范围的落地，翌日可能亦然继把智驾作念到白菜价除外，各家车企和供应商们 battle 的下一个战场。

这不比作念语音助手啥的特酷好酷好多了嘛。

撰文：致命空枪

剪辑：脖子右拧 & 面线

好意思编：三狗

图片、汉典起原：

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发布于：浙江省

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