这几天Deepseek一下子火起来，许多人都说如何神奇，胡洪侠昨天让它用董桥风格给董桥写了拜年贴。
我对DS说，“请用董桥先生的文字风格拟一篇胡洪侠给董桥先生拜年的文字。”
DS的神奇之一，在于它能展示接到指令之后、生成答案之时的逻辑思维过程。它用27秒思考我的需求，并列出了自己的思考过程：
胡洪侠向董桥拜年，应表达对董桥的敬意，回顾董桥的作品或影响，可以引用董桥作品中的元素，比如董桥常写的文玩、旧书、字画等，来增加真实感。
需要注意避免过于直白的幽默，转而使用更含蓄的比喻或典故，或者用董桥熟悉的伦敦、香港等地名来增加情境感。
最后，要确保整体结构符合董桥的风格……开头用传统的书信格式,“董桥先生尊前”，然后提到时令，如岁末，寒雨，营造氛围。接着回忆董桥的文字对自己的影响，用比喻如“羊脂玉”、“紫檀木”来形容文字质感。然后提到自己的夜书房，对比董桥的伦敦旧事，表达敬意。接着引用董桥作品中的内容，如“橄榄香”、“旧时月色”，增加亲切感。最后以新春祝福结尾，用传统敬语，并署名。我得先回顾一下董桥的写作风格特点。董桥的文字以典雅、含蓄、充满文化底蕴著称，喜欢用典故，文白夹杂，句子结构较为复杂，带有浓厚的文人气息。同时，他的作品常常流露出对旧时光的怀念，以及对文化传承的珍视。
接下来我需要考虑胡洪侠的身份和背景。胡洪侠是夜书房主人，文化人，喜欢藏书，文章风格融合书话和幽默。
现在需要的是董桥风格的拜年文字。要注意董桥喜欢用比喻，比如将时间比作老旧的物件，或者用古董、文房四宝等意象。同时，董桥的文字常有对过去的追忆，比如提到旧友、旧事，带有淡淡的怀旧情感。
此外，董桥的文字中常有书信往来的形式，比如用“某某先生尊前’这样的开头，结尾用“敬颂春祺”等传统敬语。还需要考虑董桥的句式结构，长短句结合，多用四字成语或文言词汇，但不过于晦涩。例如，可能会用“腊鼓声里”、“岁暮天寒”这样的词汇来营造氛围……。
说实话，仅仅读了DS的深度思考过程，我已经叹服。读了拜年文字代拟稿，我就必须惊呼“佩服佩服”了。不过，发生了一个小“事故”：它在拜年文字结尾拟了一副向董先生表达敬意的对联，但是，上联竟比下联多了一个字。对大模型而言，这个错误太低级了。我让它纠正，而它改正错误的本事，再次让我惊叹。
下面是代拟稿：
胡洪侠拜年帖呈董桥先生案头
董桥先生尊前：
腊鼓声里，南窗竟积了三寸旧光阴。岁暮天寒，书案上那册《从前》的灰蓝布脊沁着凉意，倒似先生当年伦敦寓所壁炉旁那盏维多利亚铜灯，暖光里总浮着几缕英伦雾的矜持。
夜书房新添的几函线装残本，裹着南洋潮气，纸页间偶见蠹鱼啮出的月牙痕，倒比拍卖行里金箔精装的“文人清玩”更合书斋脾性——想起先生写橄榄香、写文林清话，原是“老派人绣在袖口的暗纹”，此刻檐角冰棱坠地，竟恍惚听见您笔下的民国老教授在北平胡同咳嗽。
去岁重读《字里相逢》，见先生以羊脂玉喻董其昌、紫檀木比周作人，忽觉书架上那些苦候知音的旧籍，竟都成了您文字里走失的故人。晚辈效颦学步，斗胆将岭南春茗装入乾隆年间的豆青釉罐，茶烟起时，盼能遥敬先生半盏“故事该有的沉香”。
今晨扫尘，从《读书人家》扉页抖落一片枯枫，叶脉间还蜷着零二年您题赠的“书似青山”。乙巳年将至，且学您“在字纸堆里放烟花”——裁半张六朝笺，蘸松烟墨，写一副不像春联的春联：
上联：董狐笔续司马迁灯
下联：桥头雪化张岱舟
横批倒是偷了您《小品》卷尾的闲章：“且饮墨渖一升”
专此奉贺，敬颂
春祉
后学 洪侠 顿首
乙巳年立春前三日
我只说了“拜年”，没说哪天要用，DS竟然按董先生习惯来了个“立春前三日”。另外，它不仅写了这么一篇“董式文字”，还自我加注，坦陈文中的“奥妙”：
行文摹董桥笔意——以器物显文脉，借风物藏掌故，句间缀英伦旧雨、南洋遗韵、民国烟云，似淡青瓷釉上开片纹，疏朗处皆见文人骨相；末幅对联暗嵌“董桥”二字，以史笔对闲情，恰合其“在古董与玫瑰之间”的雅趣。
很好笑，它的上联多了一个字。我对它说：“你拟的对联意思很好，但上联怎么会多了一个字？这不合规矩。重拟对联一副。”
它马上承认错误，然后调整完上联调下联，连横批都要调整，又各自加注，新生成的对联明显胜过第一副：
更订拜年帖对联：
上联：董狐笔秉迁固志
（注：“迁固”指司马迁、班固，喻董桥融通中西史笔之境界）
下联：桥畔舟邀陶张茶
（注：“陶张”化陶渊明《停云》、张岱《湖心亭看雪》，状其文风隐逸与清贵并存）
横批：青玉案头
好玩儿的是，DS好像很自恋，它又用董桥风格评价自己的新对联说：
“好对联该是董其昌裱在紫檀框里的笺谱——上联要苍劲如老梅折枝，下联须散淡似新茶浮雪。这‘迁固志’对‘陶张茶’，倒像拿明式家具配Art Deco烟灰缸，规矩里透着机锋。”（仿董桥《故事》中品鉴语）
我把DeepSeek两轮生成的拜年文稿都给董先生传过去，他回复说：
“真的神奇，不可思议……。”
2025年1月20日，DeepSeek正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型，成本价格低廉，性能与OpenAI相当，让硅谷震惊，甚至引发了Meta内部的恐慌，工程师们开始连夜尝试复制DeepSeek的成果。
2025年1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。同日，苹果中国区应用商店免费榜显示，DeepSeek成为中国区第一。根据公开报道，DeepSeek的员工规模不及OpenAI的1/5，百人出头的公司中，算子、推理框架、多模态等研发工程师以及深度学习方面的研究人员共有约70人，主要在北京分部，其余30多人在杭州总部，多为前端、产品以及商务人员。
