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deepseek论文

Answer

以下是关于 deepseek 论文的相关信息：

  1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文：
  2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的：
    • 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。
    • 早在 2024 年 5 月 DeepSeek-V2 发布时，因其多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，V2 的论文引发了 AI 研究界的广泛分享和讨论。
  3. deepseek 论文解读：
    • 直播视频回放及相关论文下载：
    • 技巧分享：万能提示词，可用此提示词来 DeepSeek R1。
    • 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
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References

GPT1到Deepseek R1所有公开论文The 2025 AI Engineer Reading List

1.DeepSeek[V1](https://arxiv.org/html/2401.02954?_immersive_translate_auto_translate=1),[Coder](https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1),[MoE](https://arxiv.org/html/2401.06066?_immersive_translate_auto_translate=1),[V2](https://arxiv.org/html/2405.04434?_immersive_translate_auto_translate=1),[](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3)[V3](https://arxiv.org/html/2412.19437?_immersive_translate_auto_translate=1)，[R1](https://arxiv.org/html/2501.12948?_immersive_translate_auto_translate=1)papers.Leading(relatively)open model lab.DeepSeek V1,Coder,MoE,V2,V3论文。领先的（相对）开源模型实验室。[V1 DeepSeek LLM Scaling Open-Source Language Models with Longtermism.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/MPd2bx4NPoynCuxSBN4cp3Rdnze?allow_redirect=1)

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

将DeepSeek比喻成“AI界的拼多多”是偏颇的，认为DeepSeek的秘方就是多快好省也是不全面的。中国的大多数AI公司都缺卡，也都因为缺卡而拼命搞架构创新，这点没什么不同。要知道，DeepSeek在硅谷受到关注和追逐不是这两周刚发生的事。早在2024年5月DeepSeek-V2发布的时候，它就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新，在硅谷引发了一场小范围的轰动。V2的论文就引发了AI研究界的广泛分享和讨论。当时，一个非常有意思的现象是：X和Reddit上AI从业者在讨论DeepSeek-V2，同时，DeepSeek在国内舆论场被描摹成了“大模型价格战的发起者”，有点平行时空的感觉。这也许能说明：DeepSeek跟硅谷更有对话和交流的密码，它的秘方应该是硅谷味儿的。

deepseek论文解读

下面是2篇论文，pc端鼠标移到文章上面，会有下载链接，手机端类似[deepseek v3.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/SaMdbJDdlo72xwx6d4AcYNJWnZg?allow_redirect=1)[deepseek r1.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/L77IbDDzGoJyCRxpcz5cDPl0nyf?allow_redirect=1)[heading1]技巧分享[heading2]万能提示词[content]这个是用DS小技巧用这个提示词来DeepSeek R1。基本可以算万能了。你是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示：1.分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义2.基于[目标输出示例]，重构提示结构（可参考CRISPE/BROKE框架）3.生成3个优化版本，并解释每版的改进逻辑原提示：[你的原始提示][heading2]官网的搜索不能用，一直崩溃怎么办[content]可以用火山的满血版，在视频的最后10分钟左右有手把手教程

Others are asking
deepseek 多维表格
以下是关于 deepseek 多维表格的相关信息： 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中，介绍了 DP 模型的功能（能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等）、使用优势（用更少的词做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容）、存在问题（思维链长不易控制，可能输出错误内容，增加纠错成本）、审核方法（可用其他大模型解读其内容）、使用建议（使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程）、使用场景（包括阅读、育儿、写作、随意交流等），并进行了案例展示，还分享了关于音系学和与大模型互动的内容。 2025 年 2 月 16 日，May 在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，飞书多维表格插上 deepseek 的翅膀起飞。作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能和 deepseek 后的飞书多维表格，指出对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，飞书多维表格的 agent 可以做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事情，用飞书多维表格之后可以成为团队协作的事情。 有获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法的内容，包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用，可使用邀请码 D3H5G9QA 拿 3000 万 tokens，且火山引擎活动有最新升级，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。
2025-02-21
deepseek比WayToAGI哪个好用？
DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用，因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台，包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如，有快速了解 DeepSeek 的文档，集合了 DeepSeek 提示词方法论，还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时，在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具，有相关的 API 获取方式，如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外，还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用，取决于您的具体需求和使用场景。
2025-02-21
清华大学关于deepseek的研究
以下是关于清华大学与 deepseek 相关的研究信息： 在 2024 年的 AI 领域中，DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。在较小的一端，清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目，该项目催生了 MiniCPM 项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。它们的 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。
2025-02-21
deepseek培训教材
以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 1. 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程。 API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA，邀请链接为 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA ，邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，火山引擎活动最新升级，即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 操作指引为点击邀请、复制邀请链接、复制链接/邀请码 D3H5G9QA 或下载邀请海报分享给好友。 昨天下午发现火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档更新，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动。 2. 2 月 7 日社区新闻速递：《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 3. 2025 年 2 月 6 日【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek： DP 模型的功能包括能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势是可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 关于音系学和与大模型互动的分享：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。
2025-02-21
deepseek如何
以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 华尔街分析师的反应：DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。相关链接： 实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于 GPT，据用户反馈。GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。相关链接： 提升 DeepSeek 能力的提示词：用 Coze 做了小测试。使用方法为：Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”；Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek；Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-02-21
是否有《普通人如何抓住deepseek红利》清华大学链接
以下是关于《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的相关链接： 清华大学新闻与传播学院撰写的报告：https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 相关 PPT 课件：https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Gec9wxIGhiqSsAkrqzPc3ObLnpb （由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室、@新媒沈阳团队的陶炜博士生团队制作）
2025-02-20
deepseek的论文里面讲的混合专家模型怎么理解
混合专家（MoE）模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例，其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中，引入了多头潜注意力（MLA），将 KV 缓存压缩至新低，从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力，首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型，在数学、编码和推理方面表现出色，具有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍：https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。
2025-02-19
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息： 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文： DeepSeek 2. DeepSeek 不是“中国式创新”的产物：将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为 DeepSeek 的秘方就是多快好省也是不全面的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，它就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新，在硅谷引发了一场小范围的轰动。 3. deepseek 论文解读： 直播视频回放及相关论文下载： 技巧分享：包括万能提示词的使用，以及提示词优化的步骤和方法。 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-18
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息： 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文： DeepSeek 领先的（相对）开源模型实验室。 2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的： 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，因其多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，V2 论文引发 AI 研究界广泛分享和讨论。 当时 DeepSeek 在国内外舆论场的形象有所不同。 3. deepseek 论文解读： 直播视频回放及相关论文下载： 技巧分享：万能提示词，可用此提示词来 DeepSeek R1，基本算万能。 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究，请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！
2025-02-18
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）
2025-02-16
我现在想根据我的博士论文，想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出，我希望找到一个AI助手，让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题，有没有推荐的AI工具？
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16