重磅报告节选《DEEPSEEK 只是 DIKWP 语义空间交互提升效率的一个案例》.docx

重磅报告：DEEPSEEK只是DIKWP语义空间交互提升效率的一个案例

段玉聪（YucongDuan）

国际人工智能评价网络DIKWP标准化委员会（DIKWP-SC）

世界人工意识CIC（WAC）

世界人工意识大会（WCAC）

（电子邮件：duanyucong@）

第一部分：引言与背景

1.1DIKWP模型与3-No问题的时代需求

当下数字经济的快速发展，引发了对大型语言模型（LLM）、强化学习（RL）、知识图谱以及混合智能等众多技术的关注与应用。其中，小微企业、跨机构组织乃至整个社会都面临“不完整（Incomplete）、不一致（Inconsistent）、不精确（Imprecise）”的3-No问题——开放世界场景下，任何数据或知识都有可能出现缺失、冲突或模糊。而传统的信息处理方法往往难以在多源异构、主客观融合的情境中应对这种高不确定性。

为此，段玉聪教授提出了基于DIKWP

（Data-Information-Knowledge-Wisdom-Purpose）的“五层语义模型”与不确定性消解方法，辅之以一系列“语义数学”工具（RDXS、EXCR、ESCR、PUCR等），

旨在从数据、信息、知识、智慧、意图五个层面统一处理面向不同主体的资源、经验、目标与价值诉求，从而更好地化解3-No问题。

1.2DEEPSEEK技术的兴起

在全球范围内，各种新兴AI模型层出不穷。近年来，围绕大模型的训练、推理和知识蒸馏（Distillation）技术不断演进，引发了社会对“AI自主学习”和“强化学习不依赖监督微调”等话题的高度关注。DEEPSEEK便是其中较为典型的一个项目/产品线，其使用了大规模强化学习（RL）、自监督预训练、以及一系列在MoE（Mixture-of-Experts）与ML（Memory/Latency）优化等技术上的创新，展现出在数学推理、代码生成以及语言推理任务上的强大性能。

DEEPSEEK-R1-Zero：不依赖传统“监督微调（SFT）”直接用RL促成自发现、自演化的推理能力；

DEEPSEEK-R1：进一步在冷启动数据的基础上进行多阶段训练，以增强模型在语言可读性、推理持续化以及人类偏好对齐方面的效果；

DEEPSEEK-V2/V3：在MoE架构下对通信、路由、内存占用做了大量优化，使得大规模模型的训练与推理成本显著下降。

1.3DEEPSEEK与DIKWP：一个“案例”的意义

虽然DEEPSEEK系列在大模型领域引发了广泛讨论，但从段玉聪教授的观点来看，“DEEPSEEK技术只是DIKWP语义空间交互提升效率的一个示例案例”。换言之，DEEPSEEK中所体现的大规模自学习、语义推理与多目标对齐等行为，恰好和DIKWP模型中所描述的“主客观融合”“语义生成”“意图驱动”机制相呼应。

它并不是一个与DIKWP平行或竞争的“对立模式”，而更像是DIKWP体系在实践中的一个落地或印证。

接下来，我们将从DIKWP语义数学的角度切入，分析DEEPSEEK作为一个先进LL/RL框架，如何体现了D、I、K、W、P五层要素之间的动态交互与不确定性消解；同时，也会探讨DEEPSEEK技术创新在**存在计算与推理（EXCR）、本质计算与推理（ESCR）以及意图计算与推理（PUCR）**方面潜在的案例意义，以说明为什么它只是“一个案例”，而不是“最终的或唯一的”实践形式。

第二部分：DIKWP核心思想与不确定性消解框架

为了更好地论述DEEPSEEK与DIKWP的关系，需要先简要回顾DIKWP在3-No问题背景下的核心主张和技术路径。

2.1DIKWP五层语义与3-No关系

Data（数据）：处于最底层、最原子化的形式，往往表现为采集或存储下来的原始数值、文本或多模态信号。但在开放世界中，这些数据可能存在不完整（采样缺失、口径不统一）或不一致（多源冲突）及不精确（测量噪声等）的问题。

Information（信息）：通过对数据的“差异性”或“对比性”加工，形成更有意义的结构。然而在多主体交互中，信息也可能相互冲突、不一致，或者缺少上下文导致不完整、模糊等。

Knowledge（知识）：将信息以更系统化、结构化的方式加以整合，形成可推理、可迁移的知识体系。但在跨组织或跨语义域时，不同知识库之间会产生逻辑冲突或概念定义不精确、时效性不一致等问题。

Wisdom（智慧）：在更高层次中，融合社会价值观、伦理道德甚至人文关怀的复杂决策方式。不