奖励已下发|【社区to talk】第8期,DeepSeeK你有试试吗?畅所欲言,讨论有奖!
  

七嘴八舌bar 8498

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最近 AI 大模型特别火,我也紧跟潮流体验了一把 DeepSeek,大家一起来讨论一下使用感受吧!

概述:
    在人工智能的浩瀚星空中,DeepSeek 宛如一颗迅速升起的耀眼新星,备受瞩目。它是一家位于杭州的中国人工智能公司,由中国对冲基金 High-Flyer 创立并支持 ,自诞生起便以独特的姿态在 AI 领域崭露头角。DeepSeek 运用深度学习和大模型技术,能轻松完成问答、文本生成、代码编写等任务。它在底层技术上大胆创新,像 MLA(多头潜在注意力机制)架构和 DeepSeekMoESparse 结构,既降低了显存占用和计算量,又显著提升了性能。在上下文理解、语义分析和逻辑推理方面,DeepSeek 的模型表现出色,能精准理解用户问题,给出高质量回答。无论是学习、工作还是日常生活,DeepSeek 都能派上用场。学生能用它解答学术问题、辅助写论文;职场人士能借助它撰写文案、编写代码、分析数据;生活里,它还能提供实用建议、翻译,甚至陪用户娱乐互动。


未来发展可期:
DeepSeek 发展空间广阔。技术上,有望进一步优化模型,提升语言理解和生成的准确性与多样性,拓展复杂推理、多模态融合能力,实现图像、语音与文本的无缝交互。市场方面,不仅会巩固现有市场,还可能凭借高性价比进军更多对成本敏感的新兴市场。同时,它也必然会与更多企业和机构合作,打造更多贴合行业需求的解决方案,推动医疗、金融等各行业的智能化变革。
DeepSeek 凭借技术优势、广泛应用、出色体验、持续创新、庞大市场需求和开放开源精神,在 AI 领域迅速走红。相信未来,随着技术进步和应用拓展,它将创造更多辉煌,为我们生活和工作带来更多便利与惊喜。




本期话题来啦!」

1.DeepSeek 能完成知识问答、数据分析、文案创作、代码开发等多种任务,在这些应用场景中,你觉得它最能发挥优势的是哪个领域?实际体验中,哪项任务的完成效果让你印象最深刻 ?


2. 可以比较一下DeepSeek和其他大型语言模型的优缺点?


3.
你如何看待DeepSeek在AI大模型领域的核心竞争力,对其下一版本(如V2.3.0)在模型效率或应用场景上有哪些期待?


【畅聊时间】


2025年2月17日-2月28日
第8期奖励名单
序号账号名称uid奖励序号账号名称uid奖励
1admin专属309801110011网泰王晓庆436969300
2新手949874119727330012王老师 100151300
3书涵139 74418530013网泰杜伟454425300
4牛风喜55689530014不离不弃428057300
5新手98959137347330015平凡的小网工50064300
6玉出昆山5230030016向上吧,少年 177739300
7新手18283197854530017P2Baby87205300
8李润东42271930018牵网线的195979300
9罗晓宇35864730019火狐狸41069300
10郑州陈冠希15762830020原鹏程585979300
21当代牛马95551300

【本期奖励】

1、优秀回复奖:凡回复的内容,被管理员设置为优秀回复的,即可获得300S豆打赏!

2、最高人气奖:被管理员设置为优秀回复并且点赞数最多的用户,可获得800S豆奖励(要求点赞数至少在10条以上)

上期话题回顾:【社区to talk】第7期,V5.9.6新功能,你用了吗?畅所欲言,讨论有奖!


希望大佬们积极回复一下望各位不吝赐教。

新手565981 发表于 2025-2-26 10:52
  
DeepSeek和其他大型语言模型适用于客服、风险管控、医院病历,教学辅助等行业。
向上吧,少年 发表于 2025-2-25 09:23
  
比较DeepSeek和其他大型语言模型的优缺点。

首先,得了解DeepSeek的特点。根据之前的信息,DeepSeek可能专注于特定领域,比如代码或数学,或者有更高的效率。

接下来,考虑其他主流模型,比如GPT-4、Claude、Gemini等。它们的优点通常包括更广泛的知识覆盖、更强的通用性和多语言支持。但可能参数量更大,计算资源消耗高,响应速度慢,或者定制性不足。

然后,分析DeepSeek可能的优势。比如在特定任务上的优化,如推理能力、数学解题、代码生成等,可能在垂直领域表现更好。另外,可能在资源效率上有优势,比如更小的模型尺寸或更快的响应速度。

缺点方面,DeepSeek可能在通用对话或复杂多轮交互上不如GPT-4全面,或者支持的语言较少。而其他大模型可能在处理复杂、开放域问题时更灵活,但需要更多计算资源,成本更高。

需要确保比较客观,涵盖性能、效率、应用场景等方面。同时,保持回答简洁,符合用户要求的“尽量简洁”,用中文优先。
王蒙召 发表于 2025-2-25 09:12
  
比较DeepSeek和其他大型语言模型的优缺点。

首先,得了解DeepSeek的特点。根据之前的信息,DeepSeek可能专注于特定领域,比如代码或数学,或者有更高的效率。

接下来,考虑其他主流模型,比如GPT-4、Claude、Gemini等。它们的优点通常包括更广泛的知识覆盖、更强的通用性和多语言支持。但可能参数量更大,计算资源消耗高,响应速度慢,或者定制性不足。

然后,分析DeepSeek可能的优势。比如在特定任务上的优化,如推理能力、数学解题、代码生成等,可能在垂直领域表现更好。另外,可能在资源效率上有优势,比如更小的模型尺寸或更快的响应速度。

缺点方面,DeepSeek可能在通用对话或复杂多轮交互上不如GPT-4全面,或者支持的语言较少。而其他大模型可能在处理复杂、开放域问题时更灵活,但需要更多计算资源,成本更高。

需要确保比较客观,涵盖性能、效率、应用场景等方面。同时,保持回答简洁,符合用户要求的“尽量简洁”,用中文优先。
实习19857 发表于 2025-2-25 09:08
  
电脑带了个32B 很弱智的样子
0010 发表于 2025-2-25 08:55
  
道路千万条!学习第一条!每天GET新知识
季白岁杪 发表于 2025-2-25 08:48
  
一、架构与计算效率
创新的MOE(混合专家)架构
DeepSeek-V3采用MOE架构,通过动态路由机制激活最相关的专家模块,而非传统架构中固定激活所有参数,显著提升计算效率。例如,每次推理仅激活370亿参数(占总参数量的5.5%),降低资源消耗。
引入**Multi-Head Latent Attention (MLA)**技术,压缩长序列处理中的键值存储需求,支持128K tokens长文本处理,适用于书籍分析、代码库理解等场景。
多单词预测与FP8训练优化
支持多单词预测,生成速度提升至每秒60个token(传统模型约20个),效率提升3倍。
全球首个验证FP8训练可行性的超大规模模型,进一步降低训练成本。
二、成本与资源效率
极低的训练与推理成本
DeepSeek-V3训练成本仅557万美元,远低于GPT-4o(1亿美元)和Llama3.1(5亿美元),资源利用率提升超20倍。
推理成本仅为同类模型的1/10-1/30,例如每百万token输入/输出收费0.55/2.19美元,对比OpenAI-o1的15/60美元。
硬件资源的高效利用
仅用2048块H800 GPU即完成模型训练,在同等算力下性能比肩硅谷巨头。
三、推理与任务能力
强化学习驱动的推理突破
DeepSeek-R1通过纯强化学习(无需监督微调)实现自我验证与长思维链生成,在数学竞赛(AIME2024得分79.8%)、代码生成(Codeforces评级2029)等任务中超越OpenAI-o1。
多任务与跨领域适配性
支持数学、编程、多语言理解等高复杂度任务,中文理解得分89分(Llama3.1仅74分)。
模型蒸馏技术可将推理能力迁移至小型设备,适合本地化部署。
四、开源与生态优势
开发者友好策略
完全开源(MIT协议),支持免费商用、二次开发及模型蒸馏,吸引全球开发者参与生态共建。
API兼容OpenAI格式,降低迁移成本。
数据隐私与可控性
支持本地部署,用户可完全掌控数据流,规避隐私风险。
五、行业影响与竞争力
技术平权效应:以低成本、高效率打破硅谷巨头垄断,推动全球AI技术普惠。
资本市场震动:低成本模式威胁传统算力依赖型公司(如英伟达),引发行业对技术路径的反思。
王老师 发表于 2025-2-25 08:38
  
在AI时代,知识的获取成本趋近于零,拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识,引领创新、明确方向,成为社会与个人竞争力的关键。
新手182831 发表于 2025-2-25 07:21
  
道路千万条  学习第一条
alittlemoth 发表于 2025-2-25 00:29
  
大模型并发度更高、吞吐量更大、推理响应延时更低
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