bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
deepseek咋回事
1、DeepSeek没有思想。DeepSeek是一个基于人工智能技术的搜索工具，它可以根据用户输入的关键词或问题，快速检索并提供相关的信息和结果。虽然DeepSeek在搜索方面表现出色，能够处理大量的信息和数据，并给出准确的搜索结果，但它并不具备人类的思想和情感。
2、DeepSeek是由字节跳动开发的一系列模型和工具，可用于多种任务。在自然语言处理领域，DeepSeek能够进行文本生成，例如创作故事、文章、对话回复等，帮助内容创作者快速产出文本内容；还能完成文本分类任务，对新闻、评论等文本进行类别划分；也可用于情感分析，判断文本所表达的积极、消极或中性情感。
3、DeepSeek并非抄袭。DeepSeek被指责抄袭的争议主要集中在是否使用了“模型蒸馏”技术，并从OpenAI等大模型中“蒸馏”出了自己的模型。然而，蒸馏技术本身是行业内常见的技术手段，它允许小型模型学习并模仿大型模型的行为，从而提高效率和降低成本。这种技术并不等同于抄袭，而是AI领域中的一种常用方法。
4、普通人使用DeepSeek，主要是利用其强大的搜索功能来查找和获取信息。如果你想搜索某个主题的信息，比如如何烹饪意大利面，只需在DeepSeek的搜索框中输入这些关键词，然后点击搜索。DeepSeek会迅速为你提供大量与意大利面烹饪相关的网页、教程和视频。
5、DeepSeek的意义在于它提供了一种更智能、更高效的方式来处理和分析大规模数据，从而帮助用户做出更明智的决策，并优化各种应用场景的效果。DeepSeek通过深度学习技术，能够自动提取数据的特征，理解数据之间的复杂关系，特别适用于处理非结构化数据，如文本、图像和音频。
6、DeepSeek提示服务器繁忙可能是由于多种因素导致的。这些因素包括但不限于以下几点：用户量激增：当DeepSeek有新模型上线、举办活动或因其他因素吸引大量新用户涌入时，短时间内服务器请求量会急剧增加，导致服务器负载过高，无法及时响应所有用户请求。
deepseek的r1和v3区别
1、R1在数学、代码和逻辑推理任务中表现卓越，例如在MATH-500测试中得分高达93%。此外，R1还采用了混合专家架构和一系列创新技术，以提升其性能表现。它适合需要深度推理和复杂逻辑分析的任务，如科研、算法交易、代码生成等。因此，选择DeepSeek-V3还是DeepSeek-R1，主要取决于你的具体需求。
2、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 均在2024年底发布。V3版本拥有671B的总参数和37B的活跃参数，采用混合专家架构，提高了多领域语言理解和成本效益。而R1版本专注于高级推理任务，与OpenAI的o1模型竞争。Janus-Pro-7B 是一个视觉模型，能够理解和生成图像，为DeepSeek系列增添了多模态能力。
3、DeepSeek-V3采用MoE架构和FP8混合精度训练，实现了多领域语言理解和成本效益。DeepSeek-R1使用纯强化学习方法，专注于高级推理任务。Janus-Pro-7B是一个视觉模型，能够理解和生成图像。
4、DeepSeek-V3是2024年12月26日正式发布的版本，是一个参数规模庞大的混合专家语言模型，性能卓越，在知识问答、长文本处理、代码生成、数学能力等方面都展现出了强大的实力。DeepSeek-R1系列则是2025年1月20日发布的深度推理版本，通过强化学习技术实现了AI的自主推理能力。
5、DeepSeek-V3是一个参数规模达6710亿的混合专家语言模型，于2024年12月26日正式发布，这个版本在性能上超越了其他开源模型，且训练成本显著降低。DeepSeek-R1是DeepSeek在2025年1月20日发布的深度推理版本，它对标OpenAI的模型，通过强化学习技术实现了AI的自主推理能力。
6、DeepSeek-V3是2024年12月26日正式发布的版本，这是一个参数规模达到6710亿的混合专家语言模型，具有出色的性能。进入2025年，DeepSeek推出了DeepSeek-R1版本，这是1月20日发布的深度推理版本，旨在与OpenAI的模型相竞争。
deepseek有没有编数控程序的可能性?
DeepSeek有编数控程序的可能性。DeepSeek是由字节跳动公司开发的一系列模型，具备强大的语言理解与生成能力。数控程序编写本质上是依据特定语法规则，生成能够控制数控机床运作的代码文本。DeepSeek凭借其对大量文本数据的学习，能够掌握多种编程语言的语法结构和逻辑规则。
例如，在描述了零件的形状、尺寸、加工精度以及所使用的机床类型后，DeepSeek有可能生成符合要求的数控加工程序代码。不过，由于数控编程对准确性和专业性要求极高，生成的代码往往需要专业人员进行仔细校验和修正，以确保其符合实际加工需求，不会出现加工失误等问题 。
在实际应用中，尚未有广泛使用DeepSeek编写数控程序的案例。通常，机械工程师和数控操作员会使用专业的计算机辅助制造（CAM）软件来生成数控程序，这些软件经过优化，能更高效、准确地完成编程任务。所以，从常规角度和实际应用情况看，DeepSeek一般不用于编写数控程序 。
如何评价深度求索发布的开源代码大模型deepseekcoder?
1、为了提升模型的指令执行能力，DeepSeek-Coder-Base模型经过微调，表现出在一系列编码相关任务中超越了OpenAI的GPT-5 Turbo。通过基于高质量指令数据的微调，DeepSeek-Coder-Instruct 33B模型展现了卓越的代码生成和理解能力。
2、DeepSeek是杭州深度求索公司发布的一系列在知识类任务上表现出色的人工智能模型。DeepSeek利用先进的自然语言处理和机器学习技术，为用户提供高质量的编码服务。它不仅提供了通用的开源模型，还专门开发了针对编码任务的DeepSeek Coder模型。
3、DeepSeekMath 7B，作为对DeepSeek-Coder-Base-v5 7B的预训练，利用了来自CommonCrawl的1200亿个与数学相关的标记，以及自然语言和代码数据。该模型在没有依赖外部工具包和投票技术的情况下，在竞争级别的MATH基准上取得了57%的成绩，接近Gemini-Ultra和GPT-4的表现水平。
4、DeepSeek R1和V3都是正版。DeepSeek R1和V3是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布的两个不同版本的AI大模型，它们都是正版产品，只是定位和功能有所不同。DeepSeek R1主要为代码生成和数学问题设计，速度极快且精确度高，非常适合程序员、开发者以及理工科学生等需要快速实现技术需求的用户。
5、在指令跟随能力测试中，模型在众多开源模型中脱颖而出，展现出与人类智能接近的听话程度。在编程能力测试中，DeepSeek的两大模型遥遥领先于其他模型，包括通用领域的DeepSeek LLM 67B和之前发布的DeepSeek Coder 33B。
6、量化巨头幻方探索AGI（通用人工智能）新组织“深度求索”在成立半年后，发布第一代大模型DeepSeek。此模型具备免费商用、完全开源特点，依托幻方的1万枚英伟达A100芯片以及HAI-LLM训练框架。DeepSeek LLM项目致力于推进开源语言模型发展，通过深入研究规模定律与引入2万亿tokens数据集，实现模型扩展与优化。
微信扫一扫打赏