Success of DeepSeek and potential benefits of free access to AI for global-scale use
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of DeepSeek R1, an AI language model developed by the Chinese AI lab DeepSeek, has made a significant impact in the tech world[1]. Within a week of its release, the app surged to the top of download charts, triggered a massive $1 trillion (£800 billion) sell-off in tech stocks, and prompted intense reactions from Silicon Valley. As artificial intelligence (AI) continues to evolve rapidly, it has become a cornerstone of global technological progress, with nations vying to push the boundaries of what AI can achieve. While companies like OpenAI and Nvidia in the United States have led AI research and deployment, the rise of DeepSeek represents a noteworthy shift in the landscape. DeepSeek’s innovative use of reinforcement learning (RL) and model distillation has significantly enhanced the reasoning capabilities of large language models (LLMs), while also advancing more efficient algorithms that reduce computing resource and energy consumption. This paper explores the factors behind DeepSeek’s success and its broader impact on making AI more accessible and efficient, especially for the developing world. By contributing to AI’s global accessibility, China’s advancements hold great potential to positively transform diverse sectors, from agriculture to energy and healthcare, supporting the goal of peaceful coexistence and improving life around the globe. Key words: AI, DeepSeek, reinforcement learning, model distillation, free access, global-scale utilization DOI: 10.25165/j.ijabe.20251801.9733 Citation: Okaiyeto S A, Bai J W, Wang J, Mujumdar Arun S, Xiao H W. Success of DeepSeek and potential benefits of free access to AI for global-scale use. Int J Agric & Biol Eng, 2025; 18(1): 304–306.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».