pdf文档 【清华大学】DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单 推荐

8.31 MB 85 页 0 下载 6 浏览 0 评论 0 收藏
上传 格式 评分
admin
.pdf
3
摘要
DeepSeek+DeepResearch是一款专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,其最新发布的DeepSeek-R1推理模型在多个基准测试中表现出色。该模型擅长处理复杂任务,并可免费商用,支持离线部署、端侧协同优化和硬件兼容性等特性。同时,DeepSeek-R1在教育类知识问答、数学推理、代码生成等领域表现优异,展示了强大的AI应用潜力。
AI总结
DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,成立于2023年7月。其最新版本DeepSeek-R1在多个基准测试中表现出色,性能与OpenAI的O1正式版持平或更优,并获得领域专家的认可。 ### 发展节点 - **快速崛起**:DeepSeek发布后迅速登上下载榜顶端,在168个国家居于首位。 - **技术合作**:与OpenAI的CEO奥特曼达成技术深度合作,Meta等国际巨头引入其模型进行研究。 - **行业影响**:DeepSeek的技术带动全球AI产业链升级,降低大模型开发成本并推动国产AI芯片、云平台和操作系统的发展。 ### 模型性能 - **推理能力**:在教育类知识问答测试中超越多款闭源模型;数学推理能力与O1-1217相当。 - **代码生成能力**:达到专家级水平,远超同类模型。 - **语言任务表现**:创意写作、问答等任务表现出众。 ### 应用场景 - **端侧部署**:灵活高效的本地部署和协同优化技术适用于智能家居、自动驾驶等领域。 - **离线能力**:支持完全离线运行,适合网络受限环境。 - **行业定制化**:为金融投资、医疗药物研发、制造业工艺优化等提供AI解决方案。 ### 技术挑战 - **语言混杂问题**:目前DeepSeek-R1在多轮对话和JSON输出任务中表现略逊于其后续版本DeepSeek-V3。 - **提示工程优化**:需改进对提示的敏感性,建议采用零样本提示设置。 ### 未来计划 - **通用能力提升**:探索长推理链以增强复杂任务处理能力。 - **软件工程优化**:通过拒绝采样和异步评估提高效率。 - **多语言支持**:计划扩展到多种语言,解决当前的局限性。 DeepSeek通过开源策略推动技术开放,致力于推动AI领域的创新与协作。其技术优势使其在教育、医疗、金融等行业的应用前景广阔。
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
P13
P14
P15
P16
P17
P18
P19
P20
P21
P22
P23
P24
P25
P26
P27
P28
P29
P30
P31
P32
P33
P34
P35
P36
P37
P38
P39
P40
P41
P42
P43
P44
P45
P46
P47
P48
P49
P50
P51
P52
P53
P54
P55
P56
P57
P58
P59
P60
P61
P62
P63
P64
P65
P66
P67
P68
P69
P70
P71
P72
P73
P74
P75
P76
P77
P78
P79
P80
P81
P82
P83
P84
P85
下载文档到本地,方便使用
文档评分
请文明评论,理性发言.