1. What：DeepSeek是什么？

定位：

DeepSeek-R1是國內(nèi)首個開源推理大模型，具備**思維鏈（Chain-of-Thought）**能力，能通過分步推理解決復(fù)雜問題（如數(shù)學(xué)、邏輯題）。

相比傳統(tǒng)生成式模型（如ChatGPT），其優(yōu)勢在于準(zhǔn)確性高、價格低廉、訓(xùn)練高效，且支持本地部署。

核心亮點：

價格“屠夫”：API成本僅為OpenAI同類模型的1/10，網(wǎng)頁聊天免費。

純國產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新：模型架構(gòu)（如MoE、MLA）和訓(xùn)練方法（Rule-based Reward）實現(xiàn)高效推理。

性能領(lǐng)先：在數(shù)學(xué)、代碼生成等任務(wù)中超越國際主流模型（如GPT-4）。

用戶普及快：7天用戶破億，打破ChatGPT記錄，推動AI技術(shù)“飛入尋常百姓家”。

2. How：如何使用DeepSeek？

應(yīng)用場景：

生成與創(chuàng)作：寫代碼、論文、詩歌，設(shè)計科普講稿，輔助編譯原理書稿。

數(shù)據(jù)分析：整理信息（如公務(wù)員錄用數(shù)據(jù)）、行業(yè)報告生成。

咨詢與決策：研究方向建議、心理咨詢、行程規(guī)劃。

方法論：

思維方法：拆分任務(wù)、結(jié)合外部數(shù)據(jù)（RAG）、多次迭代調(diào)優(yōu)。

注意事項：

模型存在局限性（如知識截止日期、無法處理多模態(tài)數(shù)據(jù)、上下文長度限制）。

需結(jié)合聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫及其他工具（如智能體）提升結(jié)果可靠性。

3. Why：DeepSeek為何有效？

技術(shù)基礎(chǔ)：

Transformer架構(gòu)：通過Embedding、Attention機制（多頭注意力）、MLP實現(xiàn)上下文理解與推理。

規(guī)模效應(yīng)：參數(shù)規(guī)模（671B）與數(shù)據(jù)量（數(shù)萬億Token）的擴大帶來“涌現(xiàn)”能力（如跨語言任務(wù)遷移）。

發(fā)展歷程：

從早期跟隨LLaMA開源模型，到通過MoE架構(gòu)（混合專家模型）、FP8訓(xùn)練等創(chuàng)新實現(xiàn)技術(shù)突破。

訓(xùn)練中結(jié)合監(jiān)督微調(diào)（SFT）與強化學(xué)習(xí)（RL），優(yōu)化推理對齊與效率。

4. Next：未來關(guān)注方向

生態(tài)爆發(fā)：

行業(yè)應(yīng)用：醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域需結(jié)合垂直場景開發(fā)工具。

關(guān)鍵技術(shù)：

國產(chǎn)AI芯片與高性能互連：突破NV算力壟斷，降低訓(xùn)練與推理成本。

開放平臺與知識庫服務(wù)：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化接口與數(shù)據(jù)生態(tài)，降低開發(fā)門檻。

人才培養(yǎng)：亟需精通系統(tǒng)軟件（如推理引擎、訓(xùn)練框架）的復(fù)合型人才。

趨勢判斷：

量變到質(zhì)變：DeepSeek推動AI從“精英工具”變?yōu)椤叭�民生產(chǎn)力”，可能引發(fā)新一輪技術(shù)革命。

總結(jié)

陳果教授強調(diào)，DeepSeek代表國產(chǎn)大模型的重大突破，但其價值不僅限于技術(shù)本身，更在于降低AI使用門檻，推動社會生產(chǎn)效率變革。用戶需理性看待其能力邊界，善用思維方法與工具組合，同時關(guān)注國產(chǎn)芯片、開放生態(tài)等關(guān)鍵領(lǐng)域的發(fā)展。

附件：我們該如何看待DeepSeek_what_how_why and next,AI變?yōu)槿�民生產(chǎn)力,推動社會生產(chǎn)效率變革