包冉：如果说一份教程教的是如何进行本地化部署和建构自己的私有模型，同时在你自己本地的电脑上复现DeepSeek的完整推理和训练过程，我认为这个教程是真的专业的，是有价值的。如果说真正想将AIGC的模型变成自己的有效的工具和助手的话，我强烈建议一定要本地化的训练，给它喂自己的语料，然后它才能够成为你的博士级的助手，这一步是值得写专业教程和进行学习的。

　　包冉提示，即使人工智能功能再强大，也难免会出现“幻觉”——也就是生成看似合理但实际有误的内容，所以对其生成的内容，务必要加以鉴别。

　　包冉：目前的大模型归根结底依然是注意力机制。它实际上是经过训练的语料，它训练的是一种不同字词之间的组合概率，这种组合概率只要被自认为是合理的就会被输出。如果是做严肃的工作，比如写论文，一定要做二次的查证。如果你希望它进行代码的编辑，也要进行仔细的检查和debug。

　　此外，“DeepSeek爆火，培训课火热”的类似情况并不少见。此前，区块链、元宇宙、ChatGPT等概念大火时，都有过类似培训课程的出现。这背后既有市场需求的推动，也有一些人在追求短期利益，消费者需要仔细甄别课程质量和性价比，避免被夸大其词的宣传所误导。其次，可以通过自学、参与开源社区等方式，来获取DeepSeek相关知识和经验。（中央广电总台中国之声）