Deepseek专家模式上线,思考长度大幅增加~

Deepseek专家模式上线,思考长度大幅增加~

今天登录deepseek的手机app的时候,突然就发现多了一个专家模式,如图下: 这就让我非常好奇它的能力如何,于是就用网上常用的SVG矢量图生成测试它的边界。于是我就给它了一个提示词:生成一只青蛙骑自行车的svg,然后它就开始工作了,可以看到最后它整整用了214秒来思考如何绘制这个青蛙骑自行车的SVG插画: 在思考过程中出现了一个很有意思的情况,就是它会在思考过程中重新思考,比如如下思考过程: 青蛙(绿色): 身体:<ellipse cx="240" cy="230" rx="40" ry="25" fill="#6B8E23" transform="rotate(-20, 240, 230)"/> -> 等等,青蛙是坐着前倾的。我们把它做得更明显些。…

昂贵信号理论:诚实信号如何在利益冲突中维持可信性

昂贵信号理论(costly signaling theory)是进化生物学、博弈论与经济学中解释诚实信号(honest signals)如何产生并维持的一类重要理论框架。它关注的核心问题是:当发送者与接收者之间存在信息不对称,且双方利益并不完全一致时,为什么信号不会被低质量个体轻易伪造,从而导致信号体系失效? 经典答案是:只有当不同类型个体面对同一信号时,其成本或收益结构存在系统性差异,诚实信号才可能稳定存在。 在许多经典模型中,这种差异表现为:高质量个体发出强信号的边际成本更低,或边际收益更高;相反,低质量个体若试图模仿高强度信号,往往会承担不成比例的代价,因此缺乏模仿激励。由此,信号便成为关于个体质量、能力或资源状态的可靠指标。 需要指出的是,“昂贵信号理论”并不应简单等同于 Zahavi 提出的“障碍原则”(handicap principle)。障碍原则是诚实信号理论历史上极具影响力的一种表述,它强调信号的“负担性”或“代价性”对于诚实性的作用;但在现代信号理论中,更普遍的观点是:诚实性的关键不在于信号是否绝对昂贵,而在于不同类型个体面临的激励约束是否不同。 因此,成本固然常常重要,但并非唯一机制。 一、理论起源与基本思想 昂贵信号理论的重要思想源头通常追溯到以色列生物学家 Amotz Zahavi。他在…