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
1. 基础结构谱系
三、文化安全隔离机制
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
（一）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）
（二）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 ChatGPT 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 ChatGPT 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 ChatGPT 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。
（三）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。
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来源丨微信公众号@一个符号工作室
官网丨www.one-symbol.cn
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