DeepSeek Upends Silicon Valley’s Sci-Fin-Fi Business Model
Notice bibliographique
Résumé
Commentary on DeepSeek’s release of its R1 model fails to capture three critical points: just how decisively R1’s release has upended the Silicon Valley business model; how decisively China is winning the technological war that the US and the West have been waging; and how the release of R1 demonstrates more clearly than ever that, notwithstanding decades of anti-socialist propaganda to the effect that, for all its faults, capitalism is best at advancing technology and, thus, the forces of production, while socialism has always failed at innovation, capitalism’s capacity to advance the forces of production is manifestly exhausted, while socialism is only now beginning to show its potential in that respect. This article discusses the first point in detail, showing that the vaunted Silicon Valley Model is systematically reliant on hyping what the technologies it offers can deliver in terms of growth or material welfare and on financial hype about the returns it can bring, combining science and financial fiction. It also traces the main academic arguments that have been mustered to support this fictional approach. It touches on the other two points only briefly in the conclusion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».