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毛象这个机制最好的地方，就是不太容易“被冲”，每个人都可以安安静静地絮絮叨叨，把自己想讲的东西讲完整。其实认真来说，网上那些对战，真正能形成交锋的并不多，因为绝大多数时候，反对你的人连你的论点都归纳不出来。比如我对deepseek的态度，并不是“它没什么了不起”，而是“它的成功并不能证明某些人觉得它可以证明的事情”。这种微妙的区别，如果在微博，早就被冲得稀烂了。也只有在这里，才能慢慢讲清楚。
或许你只是想说『某些人觉得它可以证明的事情』不存在，但还非得提一嘴deepseek.
如果你能用一个自己完全不理解，甚至连它的相关风评都不了解的案例论证一个观点，这只能说明你的论证完全不需要这个案例。比如，按你的想法，你嘲讽的对象完全是openai而非deepseek
@normanzxy 我觉得当初把“可复现的结果”当作“是否算是科学”的标准就是考虑到了这一点。一个错误的系统可能能做出某些看上去很好的结果，但这种结果一定是不可复制的。
举例：03年非典的处置也算是一个不错的结果，但20年的呢？这是时间上的“不可复制”。
又比如中国体育，乒乓跳水确实是独孤求败，但篮球足球呢？这就是领域上的“不可复制”
我们就假设这个新东西真的很厉害，啥毛病都没有，那搞出这个东西来花了多少钱？有多少人被逼得只能吃三分钱小药片？
所有“大国重器”在三分钱小药片面前都变得很可疑。
@normanzxy 我进一步读到的，其实是对deepseek的惋惜。这么好的工程能力，可惜了。
@normanzxy 无条件支持周老师慢慢讲。