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一、深度工作的重要性

物欲横流的时代里，我们都变成了奴隶，被互联网给网住。成为这个时代的智能手机奴隶。

敢问一句，你若一个小时不带手机会是什么样？一天呢？

我想你会跟我一样的不舒服，六神无主，如坐针毡。会感觉世界缺了你不能转动，会错过很多重要的事情。其实，除了亲情的重要，这个地球缺了谁都能转动，你在客户眼里没有那么重要。

你或许习惯了，一心多用，而且会因此能同时处理多任务为傲。但是思考多任务的背后，我们的工作很容易复制，变的价值很低，越是投入注意力少的事情，价值回报会越小，而且高价值的任务，也会比较难，没法一心多用。

身为职场中的人，深深体会每天加班，忙不完的工作，处理不完的邮件。所以读了这本书。推荐给大家一起来学习工作中如何提升自己的价值。

1.深度工作浮浅工作

Deepwork在无干扰的状态下进行的职业活动，这种使人的认知能力达到极限。是创造价值，不可复制的。这也是一种心流的体验。

ShallowWork在干扰状态下进行的职业活动，这种工作对认知要求不高，不会创造太多的价值，很容易复制。

知道工作的两种概念后，我就知道自己为什么工资低，价值低了。

2.为什么深度工作这么重要？

这也解释了工匠精神为什么会越来越值钱，这些能力是依附在深度工作上得来。因为我们的注意力越来越珍贵。

3.认清深度工作的思维定势和偏见

（1）最小阻力原则

在工作过程中，如果对于底线没有明确的反馈和结果，我们会采用最简单方便的方法。

我的理解：人类进化决定人本来就懒，能不思考时就不启动系统2进行思考，喜欢呆在舒区。比如能在一分钟内回复邮件，就一分钟内回复，想要即时通讯，不要等待。

（2）忙碌代表生产力

忙是治愈失恋的良药。但是浮浅的忙无价值的。例如每天处理上百封的邮件，用邮件的数量来提高自己的成就感，可是真正对自己有价值的邮件有多少。

所以要记住忙要忙对自己终极目标有用的事情。

（3）顶礼膜拜互联网

离了网络会脱轨，这种担心很多人都有，但是在使用任何一个app的同时，我们只看到了，它的好处，没有看到它的坏处。互联网正在瓦解每个人稀缺的注意力。

4.深度工作的4个准则

书中给了四种工作哲学，对于而言比较可借鉴的，是双峰哲学和节奏哲学。

双峰：采用两个峰值，将自己的工作时间分成两段，取出一段用来做深度工作，这段时间0干扰。剩下的时间做其他的事情。

节奏：将深度工作转化为习惯化。

例如书中介绍的链条法:每天某个时段都要坚持某个习惯，做完后在日历中标记出来，连续不断，形成链条。

（2）习惯化

养成严格的内化习惯，形成最大化的深度工作效果

（3）要又大手笔

引用原文:对周围惯常环境做出巨大改变，辅以可观的精力或金钱投入，都只为支持一项深度工作任务，由此你也提升了这项任务的外现重要性。这种重要性的提升，降低了你的大脑继续拖延的本能，并注入了激励和能量。

在得到app.如何高效学习中，老师介绍，买昂贵的学习工具，让自己心疼。因为投入大，所以珍惜每一次的投入。

4.不要独自工作

无聊的时候我喜欢看电视，后来读自控力时了解到看电视会损耗意志力，就有意的避开电视。

书中给了几个好的方法:要切记分心，要不断专注，严格控制自己的用网时间。可以用forest软件。

每个智能手机都有一个提醒，有xx软件多久没有登录，尝试着把常用的软件关闭30天，看看会失去什么。多数情况下，我们刷朋友圈刷的是存在感。

在空闲或者排队时喜欢其他智能手机，这个时候大脑会被重新编排，导致无法胜任深入工作。

这个浮浅在职称底层时，还是无法屏蔽掉的。但是可以在工作中即时通讯录的签名上备注工作服务时间。

每一天提前做好工作计划，做到五点半前结束工作。给自己设定工作上限。

任何的方法想要管用，必须实践。

二、deep和的deeply的区别

1、作为副词来讲，deep和deeply都有“深深地，深切地”的意思。

但deep常用来表示具体的深度，如：sinkdeep、digdeep、studydeepintothenight、studydeepintothesubject等。

而deeply常用于引喻的场合，有时等于“非常地”的意思，如：

Iamdeeplygratefultoyou.我非常感激你。

2、当修饰动作时，deep和deeply都可以用，但deep更为常用。形容静止状态时只用deep，不用deeply。

3、修饰形容词只用deeply，不用deep，如：

Wewerealldeeplydisturbedwhenweheardthenews.我们听到这个消息都深感不安。

4、在被动结构中，deeply常用于过去分词之前；deep常用于过去分词之后。如：

Theoil-pipelinesweredeeplyburied.(＝Theoil-pipewereburieddeep.)输油管深埋地下。

资料补充

deep[di?p]

n.深渊;深处

adj.深的;远离中心的;纵深的

adv.深入地

deeply[deep·ly||'di?pl?]

adv.在深处;强烈地;到深处;深刻地

DeepSeek到底是真开源还是假开源？业内：已经有足够多细节学习

近日，在国内某问答平台上，一则关于DeepSeek的提问登上问题热门排行榜。这一问题的描述是：“如何评价DeepSeek自称开源？但似乎并未开源（OpenSource），仅为OpenModel?”

（来源：资料图）

那么，DeepSeek是否真的只是“自称开源”？其开源程度到底如何？它的开源能否起到“一鲸落万物生”的作用？对于这两个问题，DeepTech本次采访的五位AI专家无一例外均给出了正面回答。

谈DeepSeek开源：“没吃上猪肉，但至少近距离看了猪跑”

对于DeepSeek的开源，香港城市大学宋林琦教授十分形象地说：“我们这次虽然没能吃上猪肉，但是至少近距离的看了下猪跑。”其表示，此前他和团队一直关注AI领域的商业模式，其中最赚钱的往往是“卖卡”和“卖课”，即GPU硬件销售和AI课程销售。

而专注于AI技术研发和AI应用的企业则普遍面临盈利难题。DeepSeek的贡献在于有效降低了大规模训练对于GPU资源的依赖，缓解了AI产业链中的关键瓶颈。

这一变革有望推动AI价值链的重塑，使GPU端长期积累的超额利润向AI技术和应用端转移，进而形成一个健康的商业闭环，助力AI产业的可持续发展。

此前曾在Meta担任Staff研究科学家、现任北京大学助理教授李萌也表示，从DeepSeek开源技术细节来说，对于他这样一名AI研究者来说，这里面已经有非常多的细节值得学习了。

他说：“我相信DeepSeek在工程中一定还有很多技术细节，例如数据如何清洗、训练过程的细节等。这些都需要很多额外的实验和探索。”

李萌表示，大模型的训练包括模型、训练框架、训练数据和其他训练细节。目前，DeepSeek已经把模型架构和参数开源，而训练框架尤其是训练数据的开源在业界少有先例。

但是，DeepSeek通过技术报告的形式，将GPRO等训练算法、目标函数等技术细节公布出来，对于大家理解整个训练过程很有帮助。同时，由于DeepSeek的模型能够被外界直接访问，这让外界AI开发者可以基于它去做模型复现，而这就已经足够难得。

事实上，大模型的复现并非易事。以OpenAI的o1模型为例，由于它没有公开任何技术细节，导致很多学界团队和业界团队都很难复现o1模型。但是，DeepSeek的开源极大降低了外界AI开发者复现模型的难度，目前至少已有两支高校团队成功复现了DeepSeek的模型。

此外，李萌表示DeepSeek-R1的开源也让外界AI开发者可以更好地了解思维链（COT，ChainofThought）技术在先进成熟模型上的应用，更让外界AI开发者不用再像以前那样只能在网上扒一些内容，因此可以说DeepSeek的开源迈出了大模型领域的重大一步。

浙江大学张克俊教授进一步指出，DeepSeek开源地支持了思维链推理的模型，增强了复杂推理能力，能够助力AI研究者针对特定主题的深度探索；同时，该模型也在不断提升多领域适用性，不仅支持高质量内容生成，经过技术扩展后有望成为多任务处理的基础架构。

（来源：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/modeling_deepseek.py）

DeepSeek开源：降低AI社区的资源门槛

“DeepSeek的开源确实让外界AI开发者的研究成本降了不少。就像有人开玩笑所说的DeepSeek的模型是‘大模型界的拼多多’，因此特别适合高校团队。”香港大学黄超教授表示。

比如，在开发智能体和检索增强生成技术时，外界AI开发者可以直接使用DeepSeek开源的预训练模型和框架，这比使用GPT系列模型具有更大的成本优势。这不仅让更多资源有限的外界AI开发者也能参与到大模型研究中，更能让他们把更多精力放在创新和优化上。

之前，很多AI技术掌握在业界大厂手里。AI学界由于GPU资源等限制，没有办法去尝试一些新想法。

这曾让宋林琦和团队在提出新的课题想法时，根本不知道什么样的技术work、什么样的技术不work。而现在，通过DeepSeek的开源技术再叠加DeepSeek开源的低成本训练技术，比如混合专家、大模型小型化技术的蒸馏、量化压缩、对齐机制、多任务注意力混合架构、去随机负载平衡等，能让宋林琦这样的外界AI开发者进行更快速的试错。

同时，DeepSeek模型的开源也会让AI相关应用受益。其所使用的高效训练方法以及由此打造的更小型化的模型，不仅意味着更低的算力需求，也直接降低了Token成本，这让大模型的推理和生成变得更加经济高效。对于需要长期调用大模型进行复杂计算的应用场景而言，这具有极大的价值。

比如，在AIforScience领域，大模型已被广泛用于蛋白质结构预测、材料科学模拟、分子动力学计算等方向，而计算成本的降低也意味着更多科研团队均能负担得起高精度的AI计算，这让其可以使用更高效的小型化大模型完成类似任务，在提高研究效率的同时还能扩大AI的应用范围，同时还能加速科学发现的进程。

再比如，在AIforMath领域，大模型已被用于自动解题、数学证明生成、优化数学推理能力等任务，在数学教育和数学科研中的作用愈发凸显。

而DeepSeek在降低AI训练和降低推理成本上的突破，也能降低上述研究的资源门槛。

（来源：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/LICENSE）

DeepSeek开源：让AI开发者看到更多可能

香港大学黄超教授表示，目前其团队已经开始用上DeepSeek。其表示，DeepSeek的工具和模型确实很给力。比如，在开发一些复杂任务时，DeepSeek模型的效果还算不错，也让外界AI开发者看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能。特别值得一提的是，DeepSeek-R1模型使用强化学习来增强模型推理能力的设计，这和黄超团队的研究方向特别契合。之前，他和团队也曾尝试使用低成本的强化学习方法，以让模型在Agent任务中表现得更好，比如让AI在复杂环境中做出更聪明的决策等。而DeepSeek-R1所采用的奖励函数设计方案以及如何在不增加太多计算开销的情况下提升模型的推理能力等方法，都给其带来了较多启发。接下来，他和团队打算继续基于DeepSeek做一些更有意思的探索。

比如通过结合使用DeepSeek的强化学习方法看看能否让Agent在多轮对话中表现得更“聪明”，再比如研究如何在一些需要长期规划的复杂任务中让Agent表现得更好等。“总之，DeepSeek不仅帮我们节省了成本，还让我们看到了更多可能性，感觉接下来的研究会越来越有趣。”黄超表示。

DeepSeek模型在众多任务中极佳的性能-效率平衡，让人们看到了多专家模型、知识蒸馏、课程学习等技术的优势。因此，宋林琦团队打算结合自身经验，探索DeepSeek模型在AI模型训练以及推断效率领域的技术探索。

基于公开报道以及实际使用感受，他认为DeepSeek目前主要通过关键词过滤等方式对输出内容安全进行控制。但是，如何更好地保障内容的安全生产对于上下游的应用依旧十分重要。因此，他和团队将针对模型的价值观对齐开展研究，以便提升模型的自我监管能力，争取能在更大程度上降低偏见内容和有害内容的输出。

上海交通大学长聘教轨副教授王铮表示：“DeepSeek这类‘好用又便宜’的大模型非常值得研究和应用。我的研究主要聚焦于数据挖掘和大数据技术领域。在ChatGPT刚发布的时候，我们曾经估算过在大数据场景下其使用成本会是天文数字。为此，我们实验室发起了rLLM项目，开展大数据与大语言模型高效协同的探索。未来，我们计划进一步研究如何结合各大模型的领域优势与推理成本，以实现大模型智能数据分析的最佳性价比。”

（来源：DeepSeek）

与此同时，本文的五位受访者都是高校老师，因此他们一方面都希望自己的研究能够影响到业界，另一方面也希望自己培养出来的学生能够回馈到产业。

李萌表示，对于大模型的业界开发者来说，如果只做工程等于是必死无疑。因为，大模型不仅需要工程能力，还需要学术研究能力。而对于没有太多GPU的学界来说，基于DeepSeek同样能有很多研究方向值得探索。

通过和产业界的合作，学术界能够帮助业界解决新的问题，同时也有助于培养学生，未来能更好地走到产业中去。

《金融时报》的一篇评论文章也肯定了DeepSeek的开源，该文章写道：“让我们把这视为历史上的一个时刻。1440年，约翰内斯·古腾堡（JohannesGutenberg）将印刷机带到了欧洲，这一发明打破了之前由精英掌握的知识垄断。DeepSeek的成就延续了这一使信息更易获取的传统。其低成本推理模型证明AI可以属于每个人，而不仅仅是那些囤积代码、芯片和资本的人。”

参考资料：

https://www.ft.com/content/3549cc33-e04d-41da-8c58-525d5bb2ba4c

https://www.zhihu.com/question/10748172232?utm_psn=1869450245278162944

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