第 19 卷
生成综述案例:斯坦福 STORM(中文译版)
***附加知识***
DeepSeek+DeepResearch
基本知识介绍
DeepSeek:颠覆出圈,霸榜热议
DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGl)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。DeepSeek R1引发全球关注
| DeepSeek-R1是其最新发布并开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用,其性能 | • | DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首;截 |
|---|---|---|
| 在多个基准测试中表现出色,对齐OpenAI-O1正式版,甚至在某些任务上表现更优。 | 至1月30日,DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。 | |
| • | OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力,并表 |
示将继续加快自身模型的迭代。
•Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作原理,并基于此改进其大模型Llama。
•英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。
n DeepSeek发展节点2 0 2 5年 1 月 2 0 日
2 0 2 4年 1 2 月 2 6 日发布新一代推理模型发布总参数达 6 7 1 0 亿的D e e p S e e k - R 1,性能
2 0 2 3年 1 1 月 2 9 日 D e e p S e e k - V 3,采用创新与 O p e n A I 的 o 1 正式版
推出6 7 0亿参数的通用大模型Mo E架构和FP8混合精度训练,持平,并开源 2 0 2 3年 1 1 月 2 日 D e e p S e e k L L M,包括 7 B
训练成本大幅降低首个开源代码大模型和6 7 B的base及chat版本 2 0 2 3年 7 月
Deep Seek Code r发布 D e e p S e e k成立
全站分卷索引 · 29 卷
- 1第 1 卷
- 2第 2 卷
- 3第 3 卷
- 4第 4 卷
- 5第 5 卷
- 6第 6 卷
- 7第 7 卷
- 8第 8 卷
- 9第 9 卷
- 中文学术写作润色指令
- 指令:作为中文学术论文写作优化助手,您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性,
- 同时分解长句,减少重复,并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本,并附上解释。以 markdown表格的形式提供
- 输出结果,每个句子单独成行。第一列为原句,第二列为修改后的句子,第三列为中文解释。请编辑以下文本:
- 原始句子优化后句子中文释义
- 英文学术写作润色指令
- 指令:下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格,改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可
- 原始文本修正后文本
- 修改解释修改解释
- 提升段落间逻辑和连贯性指令
- 指令:请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性,指出句子之间的流畅性或关联性有哪
- 些地方可以改进,并提出具体建议,以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本,然后用
- 10第 10 卷
- 标点符号错误一键修改指令
- 指令:请你帮我确保以下文字中的标点符号正确无误,如果发现标点符号错误,请将你发现的错误列在一
- 个两栏的标记表中,将原文放在第一栏,将更正后的文本放在第二栏,请只列出错误,并在最后提供更正
- 原始文本
- ln addition. theleftvalve ofeach mussel wasexaminedfor
- compressiveforce(shellstrength)following Burnettand
- Belk (2018). A universal material+testing machine(MTS
- Fig1,)was used to determine theshellstrength. Eachshell
- valve was placed horizontally with theshell edge onaflat
- surface,whileacompressiveforcewasappliedata
- constantloading rateof10 mm-minuntilthereal-time
- forcecurveonthemonitorscreenfastdropindicating
- 11第 11 卷
- 12第 12 卷
- 13第 13 卷
- 14第 14 卷
- 15第 15 卷
- 16第 16 卷
- 17第 17 卷
- 18第 18 卷
- 19第 19 卷
- 20第 20 卷
- 21第 21 卷
- 策略优化:开源特性,成本优势
- n 开源策略n 成本优势
- n 开源模型的优势与挑战调用成本:DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1
- 进行二次开发和优化. - - - -----. 可靠性和可解释性模型训练成本(输入/百万 tokens)(输出/百万 tokens)
- 允许研究者根据特定应用 . - - - -----. 需要社区成员的共同参与DeepSeek-R1未明确(推测低于V3)0.14美元(缓存命中)2.19美元
- 社区支持. - - - -----. 安全性
- 测试评估:对标顶尖,能力出众
- n 推理任务表现n 知识类任务表现
- 中,取得 97.3%,表现与 OpenAI-o1-1217 相当,远超其他模型。n 其他任务表现
- 本地部署:灵活高效,协同优化
- n 端侧部署能力n 端云协同优化
- 任务分配与负载均衡
- 22第 22 卷
- 23第 23 卷
- 24第 24 卷
- 25第 25 卷
- 26第 26 卷
- 27第 27 卷
- 28第 28 卷
- 行业应用:AI定制,自动化决策
- 实施场景
- 行业定制化AI赋能行业知识库整合“AI参谋”赋能
- 技术创新:流程自动,突破效能
- l 端到端任务自动化l 人机共生新范式l 重塑企业运营效能
- 任务分条件。减少人为干预,提升效率。数字化转• 通过技术创新、优化结构和提升效
- 析与状态变化(如预算使用、产品数量1.自动化处理时响应,确保快速精准决策。管理
- 态跟踪
- 动态预• 基于推理技术,实时预测未来的变化。• 通过算法和机器学习技术,自动识
- 反馈与况)更新模型参数。3.复杂任务的 • 确保全面覆盖核心业务环节。深入分析数据,优化决策流程,• 融合先进管理理念和技术手段,提
- 认知协作:异构智能,集群协作
- 三阶认知生成体系AIResearch生成报告样本:《新能源汽车产业链投资机遇分析》
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