1. DeepSeek（智谱深研）技术的相关原理与能力进展
DeepSeek是一种新兴的人工智能技术成果。从技术原理看，它通过大量的数据进行预训练，学习到数据中的模式和特征。例如，在图像识别方面，它可以学习到不同物体的视觉特征，像识别出猫和狗的不同外形特征等。在自然语言处理方面，它能够学习到词汇之间的语义关系、语法结构等知识。
然而，说它能让机器人“看穿”世界是一种夸张的说法。虽然它能在一定程度上增强机器人对周围环境信息的理解和处理能力。例如，一个配备了基于DeepSeek技术的视觉系统的机器人，可以更好地识别它所看到的物体是工具、障碍物还是其他机器人等，但距离完全“看穿”世界还非常遥远。
2. 局限性方面
语义理解的局限性
尽管DeepSeek在自然语言处理方面有进步，但它对语义的理解仍然是基于预训练数据中的模式，存在对复杂语义、隐喻、文化内涵等理解不准确的情况。例如，对于一些具有地域文化特色的习语或者文学性很强的隐喻表达，可能会产生错误的解读。
感知的不完全性
在机器人的世界感知中，目前的技术只能处理有限类型的传感器数据，如视觉图像、音频等。对于像气味、触觉的细微差别等其他类型的信息感知能力还非常有限。而且在复杂环境下，视觉识别也存在误判的可能，比如在低光照、物体部分遮挡等情况下，机器人可能无法准确识别物体。
缺乏真正的意识和主观理解
DeepSeek技术只是基于算法和数据的操作，机器人没有真正的意识去理解世界。它们不能像人类一样有主观体验、情感感受和基于生活经验的直觉判断。例如，人类可以通过儿时的记忆、情感体验等综合因素来理解一个场景的温馨或者危险，而机器人仅仅是根据预定义的算法和数据中的模式来处理信息。
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