5分钟通俗易懂的了解 DeepSeek

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5分钟通俗易懂的了解 DeepSeek ☞DeepSeek，常见的中文释义为“深度求索”。全称：杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。外文名：Hangzhou Deepseek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., LtdDeepSeek 是一家创新型科技公司，成立于2023年7月17日，使用数据蒸馏技术，得到更为精炼、有用的数据。由知名私募巨头幻方量化孕育而生，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。注册地址：浙江省杭州市拱墅区环城北路169号汇金国际大厦西1幢1201室。法定代表人为：裴湉。经营范围包括：技术服务、技术开发、软件开发等。2024年1月5日，发布DeepSeek LLM（深度求索的第一个大模型）。1月25日，发布DeepSeek-Coder9。2月5日，发布DeepSeekMath。3月11日，发布DeepSeek-VL9。5月7日，发布DeepSeek-V29。6月17日，发布DeepSeek-Coder-V29。9月5日，更新 API 支持文档，宣布合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat ，推出 DeepSeek V2.5 7。12月13日，发布DeepSeek-VL29。12月26日晚，正式上线DeepSeek-V3首个版本并同步开源。2025年1月31日，英伟达宣布DeepSeek-R1模型登陆NVIDIANIM。同一时段内，亚马逊和微软也接入DeepSeek-R1模型。英伟达称，DeepSeek-R1是最先进的大语言模型。DeepSeek震动全球AI圈 ☞deepseek的创始人背景‌DeepSeek的创始人梁文锋，1985年出生于广东省湛江市吴川市覃巴镇米历岭村。‌他于2002年考入浙江大学电子信息工程专业，并在随后的几年里继续深造，最终获得信息与通信工程硕士学位。‌梁文锋在2015年创立了幻方量化，专注于量化投资领域，并迅速成为中国量化私募的领军者之一，管理资产规模曾突破千亿元人民币。2023年，他成立了北京深度求索科技有限公司和杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek），专注于AI大模型的研究与开发。梁文锋在技术和管理方面都有显著的成就。他亲自参与产品研发，编写代码，解决技术难题，是一位坚定的技术理想主义者。他的管理风格强调扁平化的组织结构，给予团队充分的尊重和自由，鼓励创新。此外，他的低调和谦逊也使他成为一位神秘的创业者，鲜少接受媒体采访，但通过化名“一只平凡的小猪”捐赠了超过1.38亿元。 ☞DeepSeek能干啥？DeepSeek是一款多模态AI工具，主要功能包括文本生成、图像创作等，致力于为用户提供无缝的创作体验‌‌1。DeepSeek通过其开源模型DeepSeek-R1，能够在较低的成本下达到接近于GPT-o1的性能，这一进展打破了全球人工智能产业长期以来对高算力的依赖‌。 DeepSeek，专注于开发先进的大语言模型和相关技术，具体功能和应用场景包括：其推出的 DeepSeek-R1 模型采用自主研发架构，支持复杂对话、推理及多模态处理等，能为金融、医疗、教育等行业提供定制化 AI 解决方案，并针对中文语境进行了深度优化，理解本土文化及表达习惯，支持文本、图像、代码等多类型数据处理。例如：DeepSeek 公司在人工智能领域的深度求索取得了显著成果。DeepSeek 已经在多个领域有了实际应用，例如：● 医疗领域：可以辅助医生进行疾病诊断，通过对大量病历和医学影像的分析，为医生提供准确的诊断建议，提高诊断的准确性和效率。● 金融领域：能够帮助进行风险评估和市场预测，为投资者提供决策支持。● 教育领域：可实现智能辅导和个性化学习，根据学生的学习情况提供定制化的学习方案。● 智能客服：能快速响应客户咨询，提升客户满意度。● 编程开发：支持超 300 种编程语言，在代码生成、调试和自动化审查等方面表现出色，可生成高质量的代码框架，提高开发效率。● 多语言处理：在多语言自动翻译方面表现卓越，能实现多种语言之间的快速、准确翻译，促进跨国商务沟通和国际学术交流等。● 图像生成：艺术家或设计师可以借助它生成创意草图、概念图等，为创作提供灵感和基础素材。● 电商领域：通过分析用户的浏览历史、购买记录等数据，进行个性化产品推荐，提升用户购物体验和购买转化率，同时帮助商家进行库存管理和销售预测，降低运营成本。DeepSeek 在金融领域进行风险评估和市场预测主要采用以下几种方法：1. 数据收集与整合○ 从多个来源收集大量的金融数据，包括但不限于市场交易数据、公司财务报表、宏观经济指标、新闻资讯等。○ 对这些多源异构的数据进行清洗、整合和预处理，以确保数据的质量和一致性。2. 特征工程○ 从原始数据中提取有意义的特征，例如价格波动的统计特征、公司财务指标的比率、宏观经济变量的变化趋势等。○ 运用数学和统计学方法对特征进行转换和优化，以提高模型的学习效果。3. 模型构建○ 利用深度学习中的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，来捕捉数据中的复杂模式和动态关系。○ 结合传统的机器学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机等，以综合利用不同模型的优势。4. 训练与优化○ 使用历史数据对模型进行训练，通过不断调整模型的参数，以最小化预测误差。○ 采用诸如随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta 等优化算法来提高训练效率和模型性能。5. 模型融合与集成○ 将多个不同的模型进行融合或集成，例如通过加权平均、投票等方式，以获得更稳健和准确的预测结果。6. 实时监控与更新○ 对模型的预测结果进行实时监控和评估，及时发现模型的偏差和错误。○ 根据新的数据和市场变化，定期更新模型的参数和结构，以保持模型的有效性和适应性。7. 风险量化与评估○ 基于模型的输出，对金融风险进行量化，例如计算违约概率、市场波动风险值（VaR）等。○ 结合风险偏好和约束条件，为投资者和金融机构提供风险评估报告和决策建议。8. 市场趋势预测○ 分析历史数据中的周期性和趋势性，预测市场的未来走向，包括价格走势、资产配置的调整等。总之，DeepSeek 通过综合运用大数据处理、特征工程、先进的模型算法以及持续的优化和监控，为金融领域提供准确的风险评估和市场预测。‌‌多国下载排名第一‌：自推出以来，DeepSeek在美国下载排名迅速上升，成为全球下载量最高的AI模型之一‌。