在人工智能飞速发展的当下，deepSeek就像是一颗突然升起的耀眼新星，引起了众多饶关注。可它到底是啥？又有啥特别之处呢？别着急，接下来就用最通俗易懂的大白话，带你全方位了解deepSeek。
一、deepSeek到底是个啥？
deepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发出来的先进大语言模型，它的“诞生”离不开知名量化投资机构幻方量化的支持 ，可以幻方量化就是它背后的“大靠山”。这公司成立于2023年，别看成立时间不长，但是在人工智能领域的发展那可是相当迅速，野心勃勃地要在通用人工智能（AGI）领域干出一番大事业。
它的目标就是要突破AI技术的认知边界，让机器能像人类一样思考，听起来是不是特别厉害？就好像要赋予机器一颗和人类一样聪明灵活的“大脑”。而且deepSeek的创始团队那也是相当牛，是由量化专家梁文锋带头，团队里集结了来自浙江大学、清华大学等顶尖高校的科研人才，还有在Google brain、微软亚洲研究院等国际机构工作过，有着丰富经验的技术专家。这些人聚在一起，那就是“王炸”组合，虽然团队规模还不到200人，但是他们已经创造出了好多行业标杆成果，工程化落地能力超强。就好比一个人数不多但实力超强的精英队，在人工智能这个大战场上披荆斩棘。
二、deepSeek都有啥厉害的技术？
（一）独特的模型架构
deepSeek在模型架构方面实现了三大突破性创新，每一个都特别牛，这些创新就像是给它的“大脑”升级，让它变得更聪明、更高效。
1. 混合专家架构（moE）：这就像是一个超级智能的“任务分配系统”。打个比方，假如你要装修房子，有很多不同的工作，像水电改造、木工、油漆等等，传统的方式可能是找一个“全能”的工人来干所有活，但他可能每一项都不是特别精通。而moE架构就不一样，它有很多“专家工人”，每个“专家”都只擅长干一种活，比如有的专门负责水电，有的专门负责木工。在处理任务的时候，它会根据实际情况，动态地把任务分配给最合适的“专家”。在deepSeek-V3里，总参数有671b，但是每次推理的时候，只激活37b参数，这样就能把计算资源用到最需要的地方，大大提升了效率，而且还把推理成本降低到了传统模型的1\/10，就算是面对千亿参数规模的任务，也能快速响应，一点不“卡顿”。
2. 多头潜在注意力（mLA）：它解决了长文本处理时显存占用过大的问题。我们平时用电脑，内存就那么多，如果一个程序占用太多内存，电脑就会变得很卡。以前处理128K长文本的时候，需要占用很多显存，就好像一个大胖子占了好多座位，让别人没地方坐。而mLA采用低秩因子分解技术，就像是把这个大胖子“压缩”了，使128K长文本处理显存占用只有行业标准的13%，这样就能在有限的资源下处理更多更复杂的任务，像分析很长的法律文档、总结科研论文，它都不在话下。
3. Fp8混合精度训练：这是一种在训练模型时平衡计算效率和精度的技术。训练模型就像是培养一个运动员，既要让他训练得快，又要保证训练效果好。Fp8混合精度训练结合了8位和32位浮点动态优化，让训练速度提升了50%，同时还能保持模型精度，就好比运动员训练速度加快了，成绩还更好了。有了这个技术，deepSeek-V3模型只用了557万美元的训练成本，就能达到Gpt-4级别的性能表现，性价比超高，重新定义了大模型的经济可行性，让更多人用得起、用得好。
（二）强大的核心机制
除了独特的模型架构，deepSeek还有一些非常厉害的核心机制，这些机制让它在和用户交流、处理问题的时候更加智能、灵活。
1. 树状推理机制：和传统的链式推理不同，传统的链式推理就像是一条直线，从起点开始，一步步往后推，一旦中间某一步出错，后面就全错了，就像多米诺骨牌一样，一个倒了，后面的都跟着倒。而deepSeek的树状推理机制就像是一棵大树，面对问题的时候，它会从多个方向去思考，同时探索多条推理路径，每个分支代表不同的思考方向。然后模型会对这些路径进行评估筛选，留下最优的路径继续深入探索，这样就能找到最合理的答案。比如你问它一道复杂的数学题，它会从不同的解题思路去尝试，最后选出最好的方法来解答，而不是像传统模型一样，一条路走到黑。
2. 用户意图理解机制：deepSeek在理解用户意图方面特别厉害。传统的大语言模型理解用户意图的时候，就像是只看表面文字，只通过显式关键词来识别，很容易理解偏差。而deepSeek采用了多层次意图理解机制，它不仅能理解你直接表达的需求，还能分析出你潜在的需求。比如你“我想买正品中华烟”，它能马上明白你要买烟这个显性意图；如果你还“急着买”，它就能分析出你可能更倾向于去线下实体店购买，因为线下购买速度快，这就是它挖掘出的隐性意图，还能根据你的各种潜在需求，提供更贴心、更个性化的建议。
3. 深度记忆机制：deepSeek有工作记忆、短期记忆和长期记忆三层结构。工作记忆就像是你的“即时笔记本”，保存着最新一轮对话信息，用来实时处理当前任务；短期记忆就像你最近几的“日常记录本”，保存着最近几轮对话内容，能帮助它更好地响应当前任务；长期记忆就像是一个“大知识库”，记录着用户的历史交互数据和长期行为模式，有了这个“知识库”，它就能为用户提供更深刻、更个性化的建议。比如你和它聊过几次旅游相关的话题，它记住了你的偏好，下次你再问旅游相关问题的时候，它就能根据之前的记忆，给你推荐更符合你口味的旅游地点和攻略。
三、deepSeek都有哪些实用的模型？
（一）deepSeek-R1
它是强化学习驱动的逻辑推理专家，就像是一个超级聪明的“解题高手”，特别擅长处理需要逻辑推理的任务。比如在金融风险评估中，它能通过对各种复杂数据和信息的分析，准确评估金融风险，帮助金融机构做出更明智的决策；在医疗诊断辅助方面，它可以根据患者的症状、检查结果等信息，辅助医生进行诊断，提供可能的疾病方向和诊断建议，虽然不能完全替代医生，但能给医生提供很有价值的参考。
（二）deepSeek-V3
这是一个混合专家架构的多任务通用模型，就像一个“万能助手”，能同时干好多不同的活儿。在智能客服领域，它可以快速准确地回答用户的各种问题，解决用户的疑惑；在个性化推荐系统里，它能根据用户的浏览历史、购买记录等数据，分析用户的喜好，给用户推荐他们可能感兴趣的商品或内容，就像一个特别懂你的私燃购。
（三）deepSeekchat
它是自然语言交互的对话专家，简单来，就是特别会聊。不管你是问它日常问题，比如“今气怎么样”，还是让它给你辅导学习，像解释一道数学题或者讲解一篇课文，它都能对答如流，而且回答得还很有条理，就像你的一个知识渊博又有耐心的好朋友。
（四）deepSeekcoder
主要用于多语言代码生成与补全，对于程序员来，它就是一个超厉害的“编程帮手”。当程序员需要编写代码的时候，它可以根据需求生成代码框架，甚至能直接生成具体的代码片段，还能对已有的代码进行审查，找出可能存在的问题并给出修改建议，大大提高了编程效率，让程序员们coding更轻松。
四、deepSeek都在哪些地方大显身手？
（一）教育领域
1. 个性化学习计划制定：它能根据每个学生的学习情况、知识掌握程度、学习习惯等因素，为学生量身定制个性化的学习计划。比如，了解到某个学生数学的几何部分比较薄弱，语文的阅读理解能力有待提高，它就会制定一个包含数学几何专项练习、语文阅读训练的学习计划，还会合理安排每的学习时间和进度，就像一个专属的学习管家。
2. 解题与知识讲解：学生遇到难题，不管是数学题、物理题还是其他学科的问题，deepSeek都能给出详细的解题步骤和思路，帮助学生理解知识点。比如一道复杂的数学证明题，它会一步步分析，从已知条件怎么推导出结论，每个步骤的依据是什么，就像老师在黑板上板书讲解一样。
3. 语言学习辅助：在学习外语的时候，它可以帮忙进行语法检查和修改，纠正错误的表达方式；还能进行语言翻译，无论是日常对话还是专业文献，都能准确翻译；甚至可以根据给定的主题，生成优秀作文，帮助学生学习写作技巧和表达方式 。
（二）金融量化
1. 海量数据处理与策略优化：金融行业每都会产生海量的数据，deepSeek可以快速处理这些数据，分析市场趋势、风险状况等。幻方量化就利用它来处理海量金融数据，通过对历史数据和实时数据的分析，优化投资策略，让策略收益提升了15就像是给投资策略装上了一个“智能加速器”。
2. 财报自动分析：它能自动分析财报，提取关键信息，比如营收增长率、利润情况等，还能根据这些数据生成可视化建议，让投资者和分析师能更直观地了解公司的财务状况，就像一个不知疲倦的财务分析师助手。
（三）医疗健康
1. 疾病筛查辅助：在复杂疾病早期诊断中，它可以辅助医生进行疾病筛查。通过分析患者的症状、病史、检查数据等信息，给出可能的疾病判断，虽然不能确诊，但能帮助医生缩排查范围，提高诊断准确率，在一些情况下，诊断准确率能达到70% ，为患者争取宝贵的治疗时间。
2. 医学文献总结：医学领域的文献数量庞大，deepSeek可以快速提取核心观点和数据趋势，帮助医生和科研人员节省阅读和总结文献的时间，让他们能更高效地获取最新的医学研究成果，就像一个智能的文献整理助手。
（四）创意生产
1. 广告脚本生成：对于广告行业来，创作一个吸引饶广告脚本是关键。deepSeek可以根据产品特点、目标受众、广告主题等要求，生成创意十足的广告脚本，提供新颖的创意和情节构思，给广告创作者带来灵感和参考，就像一个创意无限的广告策划师。
2. UI设计建议：在设计UI界面的时候，它可以根据用户体验原则、美学标准等，给出设计建议，比如色彩搭配、布局排版等方面的建议，帮助设计师打造出更美观、更易用的界面，就像一个专业的设计顾问。
3. 剧情构思：对于作家和编剧来，构思剧情有时候会遇到瓶颈。deepSeek可以根据给定的故事背景、人物设定等，提供剧情发展的思路和建议，帮助创作者拓展思维，创造出更精彩的故事，就像一个想象力丰富的故事创作伙伴。
五、我们该怎么用好deepSeek？
（一）使用方式
1. 网页版：网页版的deepSeek界面简洁，功能却很丰富。它提供深度思考（R1）功能，能处理复杂的问题，给出更深入的分析和解答；还有联网搜索功能，在回答问题的时候，可以实时搜索网络上的最新信息，让答案更准确、更全面；还支持上传附件，比如你上传一篇文档，它可以帮你分析文档内容，提取关键信息。使用网页版的时候，按照页面提示操作就行，很容易上手。
2. App版：App版和网页版功能类似，但是更适合在移动场景下使用，比如你在外面，用手机就能随时和它交流。它还支持拍照识别文字功能，如果你看到一段文字，想让deepSeek帮忙分析或者翻译，直接拍照就行，非常方便。而且App版优化了输入输出体验，运行速度更快，使用起来更流畅。
3. ApI接口：对于一些开发者和企业来，可以通过ApI接口把deepSeek的功能集成到自己的应用程序或者平台郑比如开发一个智能客服系统，可以接入deepSeek的ApI，让客服系统变得更智能，能更好地回答用户问题。目前已经有纳米AI、跃问、青泥AI等平台接入了deepSeek，为用户提供多样化的应用服务。
（二）提问技巧
1. 简单问题：问简单问题的时候，要用简洁明聊语言，明确问题的范围和目标，还要提供必要的背景信息。比如你问“苹果多少钱一斤”，最好清楚你在哪个城市，大概在什么市场或者超市问价，这样它就能给出更符合你需求的答案。设计提示词的时候，也有一些基本方法，避免一些常见误区，比如不要问得太模糊，像“给我推荐个东西”，这样它不知道你想要什么，就很难给出准确的推荐。
2. 复杂问题：对于复杂问题，得用复杂提示词。可以采用“六定模型”，从定目标、定任务、定角色、定场景、定约束、定输出这6个关键要素入手。比如你让它写一篇关于AI对教育影响的论文大纲，你可以“我是教育领域的研究者，要写一篇关于AI对教育影响的学术论文，要求大纲包含AI在教学方法、学习效果评估、教育公平等方面的影响分析，并且按照学术论文的规范格式，每个部分要有简要明”，这样它就能生成更符合你要求的论文大纲。
六、deepSeek未来会怎么发展？
（一）技术突破
1. 扩展上下文窗口：未来deepSeek计划扩展到百万级上下文窗口，这意味着它能处理更长、更复杂的文本。比如分析超长篇的历史文献、大型企业的复杂业务报告等，它都能轻松应对，就像一个知识渊博的学者，面对再多的知识也能融会贯通。
2. 多模态认知对齐框架：它会进一步发展多模态认知对齐框架，让不同模态的数据，比如文本、图像、音频等，能更好地融合和理解。比如你给它一张图片和一段文字描述，它能更准确地理解两者之间的关系，甚至根据这些信息生成更丰富的内容，就像一个全知全能的艺术家，能把各种不同的元素融合成一个完美的作品。
3. 自主智能体系统研发：deepSeek还在研发自主智能体系统，让AI能够更加自主地完成任务，不需要人类太多的干预。比如在一些复杂的工业生产流程中，它可以自主控制和优化生产过程，提高生产效率和质量，就像一个不知疲倦、高度智能的工厂管理者。
（二）应用拓展
随着技术的不断发展，deepSeek在各个领域的应用也会不断拓展和深化。在智能家居领域，它可以让家电变得更智能，根据你的生活习惯自动调节设备，比如自动调节空调温度、灯光亮度等；在智能交通领域，它可以优化交通流量，减少拥堵，提高出行效率；在农业领域，它可以帮助农民进行精准种植，根据土壤、气候等条件，提供种植建议和病虫害防治方案，助力农业增产增收。
deepSeek作为人工智能领域的一颗潜力新星，凭借其独特的技术、实用的模型和广泛的应用，已经在多个领域展现出了强大的实力。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，它未来的发展前景不可限量，不定会给我们的生活和工作带来更多意想不到的惊喜和改变。
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