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	2025DeepSeek?報告合集（共55套打包）合集	55份	2025-05-19	人工智能+	8709
	數智引擎跨界共生 —— 2025年昇騰 &amp DeepSeek 全域應用發展論壇嘉賓演講PPT合集（共4套打包）合集	4份	2025-04-14	AI ? 科技 ? 通信	215
	2025年第三屆職業教育數字化轉型（DeepSeek創新）發展論壇嘉賓演講PPT合集（共5套打包）合集	5份	2025-03-10	AI ? 科技 ? 通信	403

	DeepSeek與DeepSeek-R1專業研究報告（38頁）.pdf	38頁	2025-02-12	AI產業	831
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下關鍵點： 1. DeepSeek是一家專注于開發開源大型語言模型（LLM）的公司，其產品線主要分為V系列和R系列，分別側重于通用對話與內容生成以及深度推理與邏輯思維。 2. DeepSeek-R1是DeepSeek的核心產品，通過極少的人工標注和強化學習，實現了在數學、編程等領域的深度推理能力。其訓練成本約為600萬美元，遠低于GPT-4等閉源模型。 3. DeepSeek通過數據集準備、模型訓練架構、算力調配和底層硬件調用四大創新，實現了在有限預算和受限算力條件下的性能突破。 4. DeepSeek-R1與GPT-4等閉源模型相比，在成本、效果、開源策略等方面具有明顯優勢，對中美AI競爭和芯片封鎖背景下的大模型研發提供了新的可能性。 5. DeepSeek的未來發展將面臨多模態擴展、國際化運營、商業化可持續性等挑戰，需要平衡開源理念與盈利模式的可持續性。
	北京大學：2025年DeepSeek系列報告-DeepSeek與AIGC應用（99頁）.pdf	99頁	2025-02-25	AI產業	2240
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek-R1模型、AIGC的概念和應用以及如何選擇和高效使用AIGC工具。 1. DeepSeek-R1模型：DeepSeek-R1是一種推理模型，具有低成本、開源策略和卓越的推理能力。它在復雜邏輯推理、數學和編程任務中表現優異，尤其在中文表達上容易出彩。DeepSeek-R1的API定價僅為行業均價的1/10，推動了中小型企業低成本接入AI。 2. AIGC的概念和應用：AIGC是指人工智能生成內容，包括文本、圖像、音頻和視頻的生成。AIGC在電商、新聞傳媒、影視、游戲、教育和金融等行業中具有廣泛的應用，能夠提高效率、降低成本和增強創新。 3. 如何選擇和高效使用AIGC工具：選擇AIGC工具時，需要明確自身需求、評測工具能力和關注使用成本。不同的AIGC工具具有不同的特點和優勢，例如DeepSeek-R1在文本模態和推理能力上表現出色，而豆包在多模態和語音情感能力上表現出色。綜上所述，本文主要介紹了DeepSeek-R1模型、AIGC的概念和應用以及如何選擇和高效使用AIGC工具，旨在幫助讀者全面理解AIGC的潛力和影響，為應對技術變革提供參考。
	清華大學：2025年DeepSeek手冊：DeepSeek給我們帶來的創業機會（76頁）.pdf	76頁	2025-02-27	AI產業	1128
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 介紹了周鴻祎及其360集團的發展歷程，360在網絡安全領域的全球領先地位，以及其探索形成的數字安全“中國方案”。 2. 詳細闡述了DeepSeek大模型的發展歷程，包括從專家系統到感知型AI，再到認知型AI和生成式AI的演變。 3. 分析了DeepSeek大模型在技術創新、用戶體驗、開源生態和成本降低等方面的顛覆式創新，以及其對AI發展的重要影響。 4. 提出了DeepSeek大模型的六大應用方向，包括人人智能、萬物智能、數轉智改、未來產業、科學研究和AI安全。 5. 探討了DeepSeek大模型在政府和企業中的應用問題，以及如何通過場景選擇、知識管理和智能體構建來解決這些問題。 6. 總結了企業應用AI的經驗，包括建立AI信仰、培養AI素養，以及個人AI能力的五個階段。 7. 介紹了360集團在網絡安全領域的全球領先地位，以及其探索形成的數字安全“中國方案”。 8. 強調了DeepSeek大模型在技術創新、用戶體驗、開源生態和成本降低等方面的顛覆式創新，以及其對AI發展的重要影響。 9. 提出了DeepSeek大模型的六大應用方向，包括人人智能、萬物智能、數轉智改、未來產業、科學研究和AI安全。 10. 探討了DeepSeek大模型在政府和企業中的應用問題，以及如何通過場景選擇、知識管理和智能體構建來解決這些問題。 11. 總結了企業應用AI的經驗，包括建立AI信仰、培養AI素養，以及個人AI能力的五個階段。
	DeepSeek：2025年DeepSeek-V3模型技術報告（英文版）（53頁）.pdf	53頁	2025-04-07	大模型	12
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-V3，一種具有671B參數的混合專家（MoE）語言模型，其中37B參數在每個令牌上激活。為了實現高效的推理和成本效益的訓練，DeepSeek-V3采用了多頭潛在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架構，這些架構在DeepSeek-V2中得到了充分驗證。此外，DeepSeek-V3首次采用了無輔助損失的負載平衡策略，并設置了多令牌預測訓練目標以提高性能。在預訓練階段，DeepSeek-V3在14.8萬億高質量和多樣化的令牌上進行了訓練，然后進行了監督式微調和強化學習階段，以充分利用其能力。全面的評估顯示，DeepSeek-V3在代碼和數學方面優于其他開源模型，其聊天版本也優于其他開源模型，與領先的開源模型相比具有可比性。盡管性能出色，但DeepSeek-V3的完整訓練只需要2.788M H800 GPU小時，成本僅為5.576百萬美元。
	鼎帷咨詢：2025年DeepSeek戰略創新分析報告-圍繞DeepSeek尖刀點加速打造AI產業刀鋒鏈（39頁）.pdf	39頁	2025-02-20	AI產業	448
	DeepSeek Coder技術報告（英文版）（23頁）.pdf	23頁	2025-04-07	大模型	11
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-Coder系列模型，這是一系列開源的代碼模型，包括1.3B、6.7B和33B參數規模。這些模型在2萬億個代碼標記上進行了預訓練，涵蓋了87種編程語言，以增強代碼生成和填充能力。DeepSeek-Coder在多個基準測試中表現出色，超越了現有的開源代碼模型，并在一些任務上超過了閉源模型如Codex和GPT-3.5。此外，DeepSeek-Coder模型采用了寬松的許可協議，允許研究和商業使用。關鍵點包括： 1. DeepSeek-Coder系列模型在代碼生成、代碼補全、跨文件代碼補全和基于程序的數學推理等多個任務上表現出色。 2. 這些模型在HumanEval和MBPP基準測試中取得了最先進的開源模型性能，DeepSeek-Coder-Base 33B在HumanEval上的準確率達到56.1%，在MBPP上的準確率達到66.0%。 3. 在代碼補全任務中，DeepSeek-Coder-Base 1.3B在Fill-In-the-Middle基準測試中表現優于更大規模的模型。 4. 在跨文件代碼補全任務中，DeepSeek-Coder-Base 6.7B在多個編程語言中均優于其他模型。 5. 在基于程序的數學推理任務中，DeepSeek-Coder-Base 33B在多個基準測試中表現最佳。 6. 通過基于DeepSeek-LLM 7B的額外預訓練，DeepSeek-Coder-Base-v1.5在數學推理和自然語言處理任務上取得了顯著改進。
	DeepSeek LLM技術報告（英文版）（48頁）.pdf	48頁	2025-04-07	大模型	11
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek LLM項目，該項目旨在通過研究語言模型的擴展規律，推動開源語言模型的長期發展。主要內容包括： 1. 研究了語言模型的擴展規律，包括超參數、模型和數據規模的擴展規律。發現隨著計算能力的增加，應更多地將預算分配給模型擴展而不是數據擴展。 2. 構建了DeepSeek LLM模型，包括7B和67B兩個版本。在預訓練階段，使用了2萬億個標記的數據集，并采用了多步學習率調度器。 3. 在公開基準測試中，DeepSeek LLM 67B在代碼、數學和推理等任務上優于LLaMA-2 70B。在對話模型上，DeepSeek LLM 67B Chat在中文和英文的開放式評估中均優于GPT-3.5。 4. 在安全性評估中，DeepSeek LLM 67B Chat能夠提供安全的響應。 5. 本文的研究為未來開源語言模型的擴展提供了指導，有助于推動人工通用智能的發展。
	DeepSeek Math技術報告（英文版）（30頁）.pdf	30頁	2025-04-07	大模型	12
AI摘要	本文介紹了DeepSeekMath，一種在數學推理方面顯著超越開源模型的領域特定語言模型，其性能接近GPT-4。主要內容包括： 1. 構建了DeepSeekMath語料庫，包含1200億數學相關標記，是從Common Crawl中通過精心設計的數據選擇流程提取的。 2. 提出了DeepSeekMath-Base 7B，在DeepSeekMath語料庫上進行了預訓練，在多個數學基準測試中表現出色，包括GSM8K和MATH。 3. 進行了數學指令調優，提出了DeepSeekMath-Instruct 7B，在多個基準測試中優于其他開源模型。 4. 引入了Group Relative Policy Optimization (GRPO)，一種有效的強化學習算法，在DeepSeekMath-Instruct 7B上進行訓練，進一步提高了性能。 5. 分析了代碼訓練對數學推理的影響，發現代碼訓練可以提高數學推理能力。 6. 探討了強化學習的工作原理，提出了一個統一的范式來理解不同的訓練方法，并提供了如何實現更有效的強化學習的方向。
	DeepSeek VL技術報告（英文版）（33頁）.pdf	33頁	2025-04-07	大模型	10
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-VL，一種開源的視覺語言（VL）模型，旨在實現對現實世界視覺和語言理解應用的全面支持。該模型圍繞三個關鍵維度構建：數據構建、模型架構和訓練策略。數據構建方面，DeepSeek-VL從多種來源收集數據，包括網頁截圖、PDF、OCR、圖表和基于知識的文本（如專家知識、教科書），以實現對實際場景的全面覆蓋。模型架構方面，DeepSeek-VL采用混合視覺編碼器，高效處理高分辨率圖像（1024 x 1024），同時保持較低的計算開銷。訓練策略方面，模型在預訓練階段保持至少70%的語言數據，以保持語言能力。DeepSeek-VL在多個視覺語言基準測試中表現出色，甚至在某些任務上超過了更大規模的商業模型。
	【中國銀河證券】Deepseek沖擊波：宏觀視角-250220（16頁）.pdf	16頁	2025-02-21	AI產業	112
AI摘要	本文是一份宏觀動態報告，由銀河證券分析師提供，旨在為其客戶提供參考。報告明確指出，分析師承諾以勤勉的執業態度獨立、客觀地出具報告，且薪酬與報告推薦或觀點無直接關聯。報告涉及的內容只供參考，不構成投資建議，客戶應自主判斷。銀河證券認為報告資料來源可靠，內容客觀公正，但不保證其準確性和完整性。報告版權屬于銀河證券，未經授權禁止轉發、轉載或傳播。此外，銀河證券可能與報告涉及的公司有業務關系，但無需通知客戶。最后，報告提供了評級標準，以行業指數相對市場表現為基準，對公司和機構進行評級推薦。
	【招商證券】計算機行業AIGC系列報告之DeepSeek深度解析：DeepSeek推動高性能AI普惠AI生態繁榮發展-250204（17頁）.pdf	17頁	2025-02-05	計算機產業	367
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek系列報告之DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的深度解析，以及它們對TMT及中小盤/計算機行業的影響。 1. DeepSeek-V3通過算法創新和工程優化大幅提升模型效率，降低成本，提高性價比。其訓練成本僅為557.6萬美元，遠低于其他主流大模型。 2. DeepSeek-R1通過大規模強化學習技術，極大提升了模型推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAI o1正式版。 3. DeepSeek開源模型直接帶來AI產業模型能力普遍提升，同時低廉的使用成本搭配卓越的性能倒逼OpenAI降低GPT使用成本、加速模型迭代，促進產業生態繁榮。 4. DeepSeek-R1 API服務定價為每百萬輸入 tokens 1元（緩存命中）/ 4 元（緩存未命中），每百萬輸出 tokens 16元，遠低于OpenAI o3-mini。 5. DeepSeek迅速集成進海內外各大云平臺中，直接拉高模型能力下限，促進AI應用開發提速升級。
	【華泰證券】華泰證券：DeepSeek全球AI影響應用（47頁）.pdf	47頁	2025-01-07	券商	72
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾個關鍵點： 1. 文章討論了模型壓縮技術在人工智能領域的應用，特別是通過將更強大的模型壓縮成更小的模型，以實現經濟高效和有效的性能。 2. 文章指出，盡管模型壓縮策略既經濟又有效，但要超越智能的邊界，可能仍需要更強大的基礎模型和更大規模的強化學習。 3. 文章還提到了一些具體的公司和產品，如DeepSeek、NVIDIA、AMD、Qualcomm等，以及它們在人工智能領域的最新進展和產品。 4. 文章還提到了一些具體的技術和概念，如Transformer、Scaling Law、CoTE等，以及它們在人工智能領域的應用和影響。 5. 文章還提到了一些具體的數據和統計，如不同公司的市值、收入、增長率等，以及人工智能領域的市場規模和增長趨勢。綜上所述，本文主要討論了模型壓縮技術在人工智能領域的應用，以及人工智能領域的最新進展和趨勢。
	DeepSeek V3技術報告（英文版）（53頁）.pdf	53頁	2025-02-02	AI/科技通信	708
	DeepSeek R1技術報告（英文版）（22頁）.pdf	22頁	2025-02-02	AI/科技通信	898
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-R1模型，通過大規模強化學習提升語言模型的推理能力。主要內容包括： 1. 提出了DeepSeek-R1-Zero，直接在基礎模型上應用強化學習，無需監督微調，展示了強大的推理能力。 2. 提出了DeepSeek-R1，通過冷啟動數據和多階段訓練流程，進一步提升了推理性能，與OpenAI的o1系列模型相當。 3. 探索了從DeepSeek-R1中提取推理能力，對小模型進行蒸餾，結果表明大模型的推理模式對提升小模型的推理能力至關重要。 4. 開源了DeepSeek-R1及其API，以及基于Qwen和Llama系列蒸餾的1.5B、7B、8B、14B、32B、70B模型，為研究社區提供支持。 5. DeepSeek-R1在各種推理任務上表現出色，例如在AIME 2024上達到79.8%的Pass@1分數，在MATH-500上達到97.3%的分數。
	DeepSeek：2024年DeepSeek-V2模型技術報告：經濟、高效的混合專家語言模型（英文版）（52頁）.pdf	52頁	2025-02-06	AI/科技通信	203
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-V2，一種具有經濟高效訓練和高效推理的混合專家（MoE）語言模型。主要內容包括： 1. 模型架構：采用多頭潛在注意力（MLA）和DeepSeekMoE，前者通過低秩鍵值聯合壓縮顯著減少推理時的鍵值緩存，后者通過細粒度的專家分割和共享專家隔離提高模型性能。 2. 預訓練：在8.1T標記的高質量雙語語料上進行，支持最大128K的上下文長度。 3. 評估：在多個英語和中文基準測試中，DeepSeek-V2在21B參數下達到頂級性能，相比DeepSeek 67B節省42.5%訓練成本，KV緩存減少93.3%，生成吞吐量提高5.76倍。 4. 對齊：進行監督式微調和強化學習，使模型更好地符合人類偏好，在開放域對話中展現出色性能。 5. 結論：DeepSeek-V2是一個強大、經濟、高效的MoE語言模型，在多個任務和語言中展現出頂級性能。
	【華泰證券】科技行業：DeepSeek十問十答-250204（15頁）.pdf	15頁	2025-02-05	科技產業	496
AI摘要	本文主要討論了DeepSeek對AI產業的影響，包括算力需求、芯片市場、技術創新、端側智能、出口管制、投資邏輯、軟件生態、開源生態以及中國科技資產估值等方面。文章指出，DeepSeek短期內可能抑制訓練需求，但長期推理需求將顯著增長。它不會改變AI算力增長范式，但可能改變市場投資邏輯，使軟件跑贏硬件。DeepSeek的成功可能提高中國AI公司估值預期，并推動端側智能發展。它還可能導致美國提升出口管制壓力，改變開源軟件生態。
	秋葉：2025年DeepSeek零基礎入門手冊（100頁）.pdf	100頁	2025-02-28	AI產業	531
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek的背景、技術特點、應用場景以及其對AI行業的影響。DeepSeek是一家中國AI公司，通過技術創新大幅降低了AI模型的訓練和推理成本，使得高性能AI技術更加普及。其核心產品DeepSeek-R1模型在性能上與GPT-4相近，但訓練成本僅為后者的五分之一。DeepSeek的低成本和高效特性吸引了眾多企業和開發者，包括中國移動、中國電信、吉利汽車等，覆蓋了電信、汽車、手機、芯片等多個行業。此外，DeepSeek還開源了部分模型和訓練方法，推動了全球AI技術的發展?？偟膩碚f，DeepSeek通過技術創新和開源策略，推動了AI技術的普及和應用，對全球AI行業產生了深遠影響。
	2025年DeepSeek賦能數據分析報告（28頁）.pdf	28頁	2025-04-21	AI產業	228
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek大模型的發展歷程、使用方式以及如何使用DeepSeek進行數據處理。DeepSeek是一家創新型科技公司，成立于2023年7月，專注于開發先進的大語言模型和相關技術。DeepSeek大模型發展歷程包括：2024年1月發布首個大模型DeepSeekLLM，2024年5月宣布開源第二代MOE大模型DeepSeek V2，2024年12月27日發布DeepSeek-V3模型，2025年1月20日發布DeepSeek-R1模型。DeepSeek使用方式包括API調用、直接使用和本地部署。使用DeepSeek進行數據處理的方法包括提示詞工程、Excel、PowerBI嵌入DS模型和ChatBI。DeepSeek提示詞技巧包括通用公式、深度思考和正式回答。
	DeepSeek 15天指導手冊——從入門到精通（24頁）.pdf	24頁	2025-02-06	AI產業	3382
AI摘要	本文主要介紹了如何使用DeepSeek AI助手進行學習和提高工作效率。首先，介紹了如何創建AI伙伴，并介紹了AI控制臺的核心界面。接著，詳細講解了如何進行基礎對話，包括有效提問的五個黃金法則和10個魔法指令。然后，介紹了如何使用AI進行文件處理和復雜任務，如文檔分析和代碼編寫。此外，還介紹了如何使用AI進行學術論文全流程輔助、自媒體運營和智能學習規劃。最后，介紹了如何利用AI提高自我學習能力，包括學習加速器、學會自我校正與復盤等。本文還提供了避坑指南，幫助用戶避免常見錯誤。
	DeepSeek Coder V2技術報告（英文版）（19頁）.pdf	19頁	2025-04-07	大模型	12
AI摘要	本文介紹了DeepSeek-Coder-V2，這是一個開源的混合專家（MoE）代碼語言模型，其性能可與GPT4-Turbo相媲美。具體來說，DeepSeek-Coder-V2從DeepSeek-V2的中間檢查點進一步預訓練，并增加了6萬億個標記的數據。通過繼續預訓練，DeepSeek-Coder-V2顯著提高了DeepSeek-V2的編碼和數學推理能力，同時保持了在通用語言任務中的可比性能。與DeepSeek-Coder-33B相比，DeepSeek-Coder-V2在代碼相關任務、推理和通用能力方面取得了顯著的進步。此外，DeepSeek-Coder-V2支持編程語言從86種增加到338種，并將上下文長度從16K擴展到128K。在標準基準評估中，DeepSeek-Coder-V2在編碼和數學基準測試中優于封閉源模型，如GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro。
	山東大學：2025年DeepSeek應用與部署（80頁）.pdf	80頁	2025-03-04	AI產業	276
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek應用與部署的相關內容。DeepSeek是一種基于人工智能的語言模型，具有強大的自然語言處理和推理能力。文章首先介紹了DeepSeek的發展歷程，從2014年到2024年，DeepSeek經歷了從自然語言處理到語言模型的轉變，再到技術創新，如模型架構和推理模型的改進。接著，文章詳細介紹了DeepSeek的技術創新，包括模型架構、推理模型和強化學習等。文章還介紹了DeepSeek的應用場景，包括基礎能力層、中級能力層、高級能力層和終極能力層。這些能力層涵蓋了多模態數據融合、領域問題建模、復雜系統建模、自主決策等多個方面。此外，文章還介紹了DeepSeek的能力層級，包括內容生成、信息處理、對話交互、技能應用、個性化定制、系統操作、知識查詢、教育與研究、多模態處理和倫理與安全等。最后，文章介紹了DeepSeek的部署方案，包括本地部署、第三方UI客戶管接入服務、云端網站接入服務和移動手機應用等。同時，文章還介紹了DeepSeek的API調用方法和Token用量計算。
	【華西證券】TMT行業DeepSeek：開啟AI“安卓時刻”-250305（111頁）.pdf	111頁	2025-03-06	AI產業	67
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 文章首先回顧了AI大模型的發展歷程，從閉源模型到開源模型，再到國內百模大戰的開啟，AI大模型技術不斷進步，國內外差距逐步縮小。 2. 文章分析了AI大模型在多個領域的應用，包括AI+眼鏡、AI+汽車、AI+機器人、AI+玩具、AI+MR、AI+手機、AI+PC等，指出AI大模型在這些領域的應用前景廣闊。 3. 文章還探討了AI大模型對相關產業的影響，包括游戲、影視、營銷、社交等，指出AI大模型在這些產業中的應用將帶來革命性的變化。 4. 文章還分析了AI大模型對算力、網絡、數據中心等基礎設施的影響，指出AI大模型的發展將推動算力、網絡、數據中心等基礎設施的升級。 5. 文章最后指出，AI大模型的發展將帶來新的商業模式和盈利機會，對整個社會產生深遠影響。
	浙江大學：2025年DeepSeek之火可以燎原報告（56頁）.pdf	56頁	2025-03-14	AI產業	324
AI摘要	本文主要內容概括如下： 1. 從中華文化基因看DeepSeek成功之道：文章提到DeepSeek在技術上的突破，如打破CUDA標準庫壁壘，采用思維鏈提升邏輯性能等，體現了中華民族的不屈不撓精神。 2. DeepSeek私有化應用方法：文章介紹了兩種增強本地DeepSeek能力的方案，分別是針對特定任務或領域定制的微調和利用外部知識庫增強答案的檢索增強生成。 3. DeepSeek的二點爭議：文章討論了知識蒸餾是抄襲還是創新，以及人工智能是資源黑洞還是效率革命的爭議。 4. 關于人工智能未來發展之路的思考：文章從AI的道與術的角度，探討了人工智能的發展方向，提出只有找到陰陽氣和，才能實現真正的智能。 5. 展望——走一條屬于中國的AI之路：文章最后展望了未來人工智能的發展，提出人工智能正走在不斷論證中醫和周易的路上。
	清華大學：2025年DeepSeek與AI幻覺報告（38頁）.pdf	38頁	2025-02-20	AI產業	995
AI摘要	本文主要介紹了AI幻覺的概念、產生原因、評測方法、潛在風險以及應對策略。AI幻覺是指AI模型在處理數據時產生的與事實不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內容。產生原因包括數據偏差、泛化困境、知識固化和意圖誤解。評測方法包括幻覺率測試和事實性幻覺測試。潛在風險包括信息污染、信任危機、控制欠缺和安全漏洞。應對策略包括雙AI驗證、提示詞工程、聯網搜索和三角驗證法。此外，文章還探討了AI幻覺的創造力價值，如在蛋白質設計、文藝與設計、娛樂與游戲和技術創新方面的應用。
	清華大學：2025年DeepSeek從入門到精通（104頁）.pdf	104頁	2025-02-07	AI產業	43201
AI摘要	本文主要介紹了如何使用提示詞（Prompt）來引導人工智能（AI）生成內容。提示詞是用戶輸入給AI系統的指令或信息，用于引導AI生成特定的輸出或執行特定的任務。文章首先介紹了提示詞的基本結構和類型，包括指令型提示詞、問答型提示詞、角色扮演型提示詞等。接著，文章詳細介紹了如何設計有效的提示詞，包括明確任務目標、提供上下文信息、引導AI使用特定的能力或技能等。此外，文章還討論了如何根據不同的任務類型選擇合適的提示詞策略，以及如何避免常見的提示詞設計誤區。最后，文章提供了一些實用的提示詞設計技巧和示例，幫助讀者更好地理解和應用提示詞。
	【源達信息】人工智能行業DeepSeek專題研究：“低成本、高性能、強推理”三位一體DeepSeek驅動高質量模型平價化-250214（17頁）.pdf	17頁	2025-02-17	AI產業	134
AI摘要	根據標記中的內容，全文主要介紹了DeepSeek模型的特點、影響以及投資建議。文章指出，DeepSeek模型具有低成本、高性能和強推理的特點，并持續迭代升級。DeepSeek模型的用戶數將持續高速增長，位于模型性價比最優范圍，性能躋身世界前列。DeepSeek驅動模型平價化，有望帶動算力、AIAgent和端側的投資機會。投資建議方面，建議關注算力、AIAgent和端側的投資機會，同時注意風險提示。
	清華大學：2025年DeepSeek賦能家庭教育（56頁）.pdf	56頁	2025-03-09	AI產業	678
	天津大學：2025深度解讀DeepSeek：原理與效應（44頁）.pdf	44頁	2025-02-10	AI產業	1002
AI摘要	根據報告的內容，本文主要介紹了DeepSeek大語言模型的發展歷程、技術創新、效應以及未來展望。關鍵點包括： 1. DeepSeek大語言模型的發展歷程：從2023到2025，DeepSeek經歷了V1、V2、V3和R1等版本的發展，每個版本都在模型架構上進行了技術創新。 2. DeepSeek的技術創新：V2和V3版本在模型架構上選擇了稀疏MoE模型，進行了大量技術創新，包括MLA、FP8訓練、MoE All-to-All通信瓶頸解決、MTP等。R1版本在推理模型上進行了創新，包括大規模強化學習訓練、推理模型訓練技術框架等。 3. DeepSeek的效應：DeepSeek打破了美國第一梯隊企業以閉源形成的技術護城河，進一步動搖了大語言模型發展路線圖。同時，DeepSeek的成功也顛覆了美國對中國AI水平的認知，以及大模型研發成本的認知。 4. DeepSeek的未來展望：未來AGI/ASI可能還需要3-5個重大breakthroughs，個人預測人類所有職業實現AI自動化需要30年。當前階段正在突破技術，路線圖逐漸明確，可提出新的技術路線。
	智靈動力：2025年DeepSeek行業應用實踐報告（112頁）.pdf	112頁	2025-02-13	AI產業	1111
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek行業應用與實踐，包括以下幾個關鍵點： 1. DeepSeek-R1模型：由幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研發的先進推理模型，特別擅長數學、代碼和自然語言推理等復雜任務。 2. 技術特點：利用大規模強化學習技術，僅需少量標注數據即可提升性能；構建智能訓練場以動態調整和優化模型推理能力。 3. 開源許可：完全開源，采用MIT許可協議，允許自由使用、修改、分發和商業化。 4. 應用場景：算法設計與優化、數據分析與建模、代碼開發與調試、模擬與預測、對話與互動等。 5. 市場表現：上線僅20天，日活用戶數量突破2000萬大關，日活增長速度超過ChatGPT；自1月26日首次登上蘋果App Store全球下載排行榜榜首以來，在140個國家的蘋果App Store下載排行榜中始終保持第一的位置。 6. 云廠商接入：微軟Azure、英偉達、阿里云、華為云、騰訊云、百度云等眾多云廠商紛紛宣布上線R1，還推出“零代碼”“超低價”等優惠活動。 7. 未來展望：DeepSeek將繼續推動全球AI生態變革，降低技術成本，促進AI應用在多領域飛躍發展，助力碳基文明向硅基文明躍遷。
	智靈動力：2025年DeepSeek模型本地部署簡介（55頁）.pdf	55頁	2025-02-13	AI產業	644
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek模型的本地部署和應用構建，強調了其在支持完全本地化部署、保護用戶數據隱私、提升推理速度與安全性方面的核心亮點。DeepSeek R1推理模型具有強大的推理能力，能夠準確理解并回應復雜的對話場景，支持多輪對話。此外，提供了多種量化蒸餾模型選擇，以滿足不同應用場景對精度與性能的需求。DeepSeek支持多種操作系統，方便二次開發和微調，同時也支持跨平臺適配。實際應用場景包括自動化工作流集成、科研數據分析、外掛大腦日常答疑解惑等。文章還詳細介紹了DeepSeek模型的安裝、配置和部署過程，以及如何使用ollama和GPT4All進行模型部署。最后，文章討論了DeepSeek模型在個人用戶和企業用戶中的應用場景，如提升個體工作效率、降本增效、驅動業務流程變革與數據資產增值等。
	清華大學：2025普通人如何抓住DeepSeek紅利（64頁）.pdf	64頁	2025-02-11	AI產業	5275
AI摘要	本文主要介紹了如何使用DeepSeek解決工作和生活中的問題，以及如何通過提示語引導AI生成優質內容。文中提到DeepSeek是一家專注通用人工智能的中國科技公司，其開源的推理模型DeepSeek-R1在數學、代碼、自然語言推理等任務上性能優異。文章還詳細介紹了如何使用DeepSeek解決工作中的問題，如快速完成項目書、新員工快速熟悉公司情況、日?？蛻魷贤ㄅc問題反饋處理等。此外，文章還探討了如何使用DeepSeek處理生活中的事務，如職場媽媽的日?，嵤鹿芾?、過年催婚的應對策略、婆媳關系中的代際沖突等。最后，文章介紹了如何使用提示語引導AI生成優質內容，包括指令型提示語、問答型提示語、角色扮演型提示語等。
	奇川律師：2025律師使用DeepSeek辦案實用指南（100頁）.pdf 最新	100頁	2025-04-29	AI產業	107
AI摘要	根據報告的內容，全文主要介紹了DeepSeek這一AI產品。DeepSeek具有多種功能，包括文章、故事、詩歌寫作，營銷文案、廣告語生成，社交媒體內容創作等。它還可以進行語義解析、情感分析、意圖識別、實體提取等復雜的文本處理任務。在法律領域，DeepSeek能夠協助完成案件管理、智能排序、文檔自動化等任務，提高工作效率。此外，DeepSeek還支持高級技術，如XML、MECE、ID等，并可以與GPU、STEP、WORDEXCELPPT等軟件進行集成?？偟膩碚f，DeepSeek是一個功能強大的AI工具，能夠幫助用戶在各個領域提高工作效率和質量。
	天津大學：2025年深度解讀DeepSeek：部署、使用、安全（48頁）.pdf	48頁	2025-03-05	AI產業	344
	51CTO：2025年DeepSeek入門寶典-技術解析篇（22頁）.pdf	22頁	2025-02-13	AI產業	314
AI摘要	DeepSeek是由幻方量化于2023年創立的大模型子公司，其首個同名AI大模型DeepSeek LLM于2024年1月發布。2025年1月，DeepSeek R1發布，性能媲美OpenAI GPT-4，并開源，允許訪問和學習。DeepSeek R1的三大特點為高性能、開源、低成本。使用DeepSeek的方式有五種：普通用戶可作為生產力工具及技術嘗鮮，開發者、企業用戶可保障訪問穩定性和可擴展性，還可通過Ollama、vLLM和MNN等工具以及硅基流動、騰訊云、阿里云等進行本地部署和云平臺部署。DeepSeek R1在基座模型V3的基礎上開發，V3參數與GPT-4相當，在14.8T tokens上預訓練。R1的三種變體為DeepSeek V3、R1-Zero和DeepSeek-R1-Distill。R1訓練的技術路徑包括指令微調、偏好微調和強化學習。R1的核心技術解析包括冷啟動數據、監督微調和蒸餾。DeepSeek R1在推理時使用高度擬人化語言，被視為走向AGI的重要一步。其與OpenAI GPT-4的三大區別為架構、訓練方式和生態。DeepSeek R1的四大進化方向為通用能力、語言混合優化、提示工程和軟件工程任務。
	51CTO：2025年DeepSeek入門寶典-個人使用篇（19頁）.pdf	19頁	2025-02-13	AI產業	579
AI摘要	DeepSeek是一個提供深度思考功能的AI模型，用戶可以通過官網、APP、開放平臺等多種方式使用。它有三種使用模式：深度思考、聯網搜索和默認模式。深度思考模式可以調用復雜推理能力，生成結構化分析；聯網搜索模式能實時訪問互聯網最新信息；而默認模式則快速生成簡潔回答。DeepSeek目前面臨的最大瓶頸是服務器繁忙，可能由于訪問量過大或外部惡意攻擊造成。用戶使用時，應避免給出過長的提示詞，讓DeepSeek更好地進行深度思考。此外，用戶可以通過提問技巧和策略，如分析類問題、反向提問和個性化輸出公式等，來優化DeepSeek的回答。DeepSeek在內容創作、知識庫打造、計劃制定和休閑娛樂等方面有廣泛應用。官網和51CTO在線課程提供了豐富的DeepSeek及AI學習資源。
	51CTO：2025年DeepSeek入門寶典-行業應用篇（18頁）.pdf	18頁	2025-02-13	AI產業	538
AI摘要	DeepSeek是一項人工智能技術，能夠引爆千行百業，其四大差異化能力包括：精準推理、多模態協同、輕量化部署和實時響應。DeepSeek可以助力各行各業構筑專屬AI大腦，例如在醫療行業，DeepSeek能夠完成危重患者的多維度風險評估，準確率提升42%，微小病灶檢出率提升至97.3%。在金融行業，DeepSeek可以預測市場波動，預警時間縮短至秒級，并實時更新反欺詐規則，減少資金損失。在制造行業，DeepSeek能夠分析設備傳感器數據，提前預警故障，減少停機時間，并優化生產排程，提高庫存周轉率。在教育行業，DeepSeek能夠分析學生答題數據，幫助教師精準教學，并根據學生能力水平，推薦個性化習題。DeepSeek已經得到多個行業的廣泛應用，包括醫療、金融、制造和教育等領域。
	【中泰證券】計算機行業：DeepSeek將如何改變AI應用？-250213（26頁）.pdf	26頁	2025-02-14	AI產業	169
AI摘要	根據中泰證券研究所的報告，DeepSeek將如何改變AI應用？報告主要從以下幾個方面進行了闡述： 1. 低成本：DeepSeek通過極致優化的工程化方法，大幅降低了訓練和推理成本，使得AI應用的落地進程大大加速。 2. 開源：DeepSeek的開源體系降低了閉源基礎大模型對應用市場的侵蝕可能性，使得應用廠商更容易基于此構建自己的垂直模型和能力。 3. 中國：DeepSeek縮小了中國在基礎大模型能力上的差距，補齊了中國AI應用的底座短板。 4. 應用場景：DeepSeek將解鎖更多應用場景，如對話場景、智能客服、營銷、醫療、法律、AI搜索、AI代碼等。 5. 行業場景：DeepSeek在醫療、法律、自動駕駛和人形機器人等垂直行業場景中也將發揮重要作用。 6. AI安全：DeepSeek遭受了大規模惡意攻擊，引發了AI安全的關注，但AI技術的突破也可促進主動防御技術創新。綜上所述，DeepSeek通過低成本、開源、中國化、豐富的應用場景和行業場景以及AI安全等方面的優勢，將極大地推動AI應用的發展。
	AI躍遷派：2025年DeepSeek零基礎完全指南（21頁）.pdf	21頁	2025-02-28	AI產業	355
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek這一人工智能大語言模型，它具有復雜推理、多模態融合、超長上下文等核心能力，并采用MLA多頭潛在注意力和MoE混合專家系統等技術架構。DeepSeek的誕生具有劃時代意義，它以低成本、高效率、強大能力等優勢，推動了中國AI技術的發展，并助力中國在國際AI領域占據一席之地。DeepSeek的功能定位是全能數字助手，能夠滿足從日常生活到專業領域的全場景需求。此外，DeepSeek還通過開源開放和知識蒸餾兩大創新，實現了AI技術的普及和民主化。文章還詳細介紹了DeepSeek的安裝使用方法、高效提示詞工程、全民生產力革命、未來圖景與人類共生等內容。
	51CTO：2025年DeepSeek入門寶典-開發實戰篇（25頁）.pdf	25頁	2025-02-13	AI產業	348
AI摘要	本文為DeepSeek入門寶典，主要介紹了DeepSeek的核心價值和三大優勢，包括高性能、低成本和開發者友好。DeepSeek能賦能開發者，其部署有五大決策關鍵，包括數據敏感性評估、響應延遲要求、邊緣計算使用頻次、本地和云托管算力技術資源以及API、云托管合規性要求。DeepSeek有三種主流部署方式：官方API使用、私有化本地部署和云平臺托管部署。此外，還介紹了DeepSeek的其他部署方式，如邊緣計算部署、容器化微服務部署和混合架構部署。DeepSeek還提供了輔助開發功能，包括代碼改寫、代碼解釋和代碼生成。最后，提供了DeepSeek及AI學習資源，如DeepSeek官網、51CTO官網AI.x專區以及51CTO在線課程。
	網易外貿通：2025年DeepSeek保姆級入門指令手冊（22頁）.pdf	22頁	2025-03-10	AI產業	193
	北京大學：2025年DeepSeek與新媒體運營報告（121頁）.pdf	121頁	2025-04-10	AI產業	400
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek在新媒體運營中的應用策略、場景落地以及未來發展趨勢。文章首先介紹了DeepSeek的背景和發展，包括DeepSeek R1推理模型與V3生成模型的特點與適用場景。接著，文章詳細闡述了AI在新媒體運營中的應用策略，包括內容生產、用戶運營、數據驅動運營、直播電商等全鏈路場景的具體應用。文章還分析了AI技術在新媒體行業的落地案例，展示了如何通過DeepSeek提升內容創作效率、優化傳播策略、增強用戶互動體驗。最后，文章討論了AI技術帶來的挑戰，如內容同質化、隱私風險、倫理爭議等，并提出了應對策略。
	浙江大學：2025年DeepSeek技術溯源及前沿探索報告（50頁）.pdf	50頁	2025-03-21	AI產業	331
AI摘要	本文主要介紹了大型語言模型的發展歷程，重點關注了ChatGPT、DeepSeek等模型。文中提到，ChatGPT是基于GPT-3.5模型，通過人類反饋強化學習進行訓練，具有翔實、公正的回應能力，能夠拒絕不當問題。DeepSeek模型則通過專家模型、強化學習等方法，提升了模型的推理性能。文中還提到了一些其他的大型語言模型，如LLaMA、Vicuna等，以及它們在多模態、推理等方面的能力。
	賽迪研究院：2025年deepseek大模型生態報告（150頁）.pdf	150頁	2025-03-04	AI產業	693
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek大模型的背景、應用現狀、技術特點、產業生態、產業影響、國內相關表態、各國相關表態以及DeepSeek大模型的經驗啟示。文中提到，DeepSeek是一家位于杭州的創新型科技公司，專注于開發先進的大語言模型和相關技術。DeepSeek-R1模型的性能逼近OpenAI GPT-4，推理成本卻僅為OpenAI GPT-4的幾十分之一。DeepSeek在開源社區GitHub上的Star數首次超越OpenAI。DeepSeek的崛起，沖擊了全球科技供應鏈的核心玩家，如Nvidia、OpenAI等。DeepSeek的成功經驗表明，擴大算力并不是AI進步的唯一途徑，蒸餾技術將成為行業突破口。DeepSeek的崛起引發了全球資本市場的劇烈震蕩。中國常駐聯合國代表傅聰表示，DeepSeek引發全球轟動和一些人的焦慮恐慌，說明技術遏制和技術限制無法奏效。
	【中國銀河證券】科技行業專題報告：DeepSeek技術顛覆or創新共贏-250203（44頁）.pdf	44頁	2025-02-05	科技產業	417
	浙江大學：2025走向數字社會：從Deepseek到群體智慧（10頁）.pdf	10頁	2025-03-07	AI產業	159
	甲子光年：2025年DeepSeeK開啟AI算法變革元年報告（16頁）.pdf	16頁	2025-02-05	AI產業	1296
AI摘要	根據報告的內容，本文主要概括了以下幾個關鍵點： 1. 人工智能的發展已到戰略拐點，從技術能力驅動向需求應用驅動轉型。 2. DeepSeek的出現，意味著算力效率拐點顯現，通過優化算法架構，顯著提升了算力利用效率。 3. 2025年發布的大模型，都具有低參數量的特征，為本地化部署到AI終端運行提供了可能。 4. 算法創新再次成為新的突破點，DeepSeek的推理模型開啟算法變革的元年。 5. 非Transformer架構的算法模型成為新的發展方向，如LFM（Liquid Foundation Model）。 6. AI處理重心向端側轉移，小參數量模型需求爆發推動算法變革到來。 7. DeepSeek的“高性價比”有望解鎖具身智能的理解與推理，加速具身智能技術發展普及。 8. 推理成本的顛覆性降低，將會推動C端產品在大多數應用場景得到落地。 9. 全球AI科技競爭進入G2時代，DeepSeek將成為特朗普制定人工智能政策的重要參考。
	北京大學：2025年DeepSeek原理和落地應用報告（57頁）.pdf	57頁	2025-03-07	AI產業	298
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek公司的最新產品——DeepSeek-R1推理模型。DeepSeek-R1是一款專注于復雜推理任務的大模型，具有強大的邏輯分析和問題解決能力。與傳統的生成模型相比，DeepSeek-R1在數學題求解、多語言任務和編碼任務中表現出色。DeepSeek-R1的訓練成本僅為行業均價的1/10，推理成本降低了83%，使其成為一款低成本、高性能的推理模型。此外，DeepSeek-R1還具有開源特性，全量開源訓練代碼、數據清洗工具及微調框架，推動社區協同創新。DeepSeek-R1的推出標志著國產大模型技術的重要突破，縮短了與美國的代際差距，奠定了國產大模型的行業標桿地位。
	藝恩：2025四問DeepSeek如何看待《哪吒2》爆火？（28頁）.pdf	28頁	2025-02-18	AI產業	187
AI摘要	《哪吒2》以超凡的熱度和票房成績成為2025年春節檔的領跑者。本文通過DeepSeek深度洞察《哪吒2》的燃爆熱潮，精準捕捉每一個細節背后的熱度密碼。影片不僅質量上乘，口碑爆棚，更帶動了周邊產品的熱銷，各大品牌紛紛與之聯名。文章從四個方面進行分析：一問熱度，二問文娛趨勢，三問內容，四問期待。其中，《哪吒2》票房高達48.39億元，豆瓣評分8.6分，成為全民話題，社交媒體上相關話題屢登熱搜。影片的成功不僅標志著中國電影工業的轉型與崛起，更展示了優質IP的巨大商業潛力和文化影響力。觀眾對《哪吒3》的期待，既要打戲炸裂的“爽”，又要議題犀利的“深”，還要情感真摯的“暖”。
	InfoQ：2025年DeepSeek：AI 賽道的超級引擎｜AI前線特刊（159頁）.pdf	159頁	2025-03-14	AI產業	345
AI摘要	本文主要介紹了DeepSeek的崛起、技術路線、組織文化、開源策略、人才爭奪戰、RAG技術前沿以及DeepSeek模型的應用與突破。 DeepSeek通過長期主義和開源理念，不斷進行技術創新，如混合專家語言模型（MoE）、強化學習訓練等，實現了在代碼、數學和推理領域的突破。其R1模型通過純強化學習訓練，實現了強大的推理能力，超越了之前的版本。 DeepSeek的崛起引發了全球對AI技術的關注，其開源策略和低成本的訓練方式，使得更多企業能夠參與到AI技術的研究和應用中。同時，DeepSeek通過高薪吸引人才，在全球范圍內展開了激烈的人才爭奪戰。在RAG技術方面，DeepSeek通過提供更多的思考空間，提升了模型的推理和生成能力。其模型蒸餾技術，將大型模型的知識遷移到小型模型中，使得小型模型能夠表現出接近大型模型的性能。總的來說，DeepSeek的崛起，不僅推動了AI技術的發展，也為全球AI技術的研究和應用提供了新的方向和機遇。
	科智咨詢：2025年DeepSeek對國產芯片的影響報告（16頁）.pdf 最新	16頁	2025-04-30	芯片	173
AI摘要	本文主要探討了DeepSeek技術對國產芯片的影響及國產芯片面臨的挑戰和發展機遇。DeepSeek技術創新包括MLA、MOE、無輔助損失負載均衡等，其對國產芯片的影響主要體現在提高芯片訓練和推理性能，降低訓練成本，促進國產芯片在工業質檢、智能安防、智能手機、醫療影像分析、智能家居、自動駕駛、邊緣計算、教育、金融投顧和數據中心等領域的應用。國產芯片面臨挑戰包括CUDA生態壁壘、技術壁壘短時間內難以突破、制程工藝限制等。發展機遇則在于算力總需求持續增長、推理側需求爆發、開源生態打開國產算力需求空間、刺激算力總需求持續增長等方面。

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