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这当中自然少不了美国，前脚美国总统特朗普还称“DeepSeek是很积极的技术成果”，后脚美国的权力机构就对DeepSeek展开了“全面围剿”，具体如下： ·美国国家航空航天局（NASA）发布内部备忘录，以服务器位于美国境外、存在国家安全和隐私风险为由，禁止...

大语言模型 (LLM) DeepSeek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术，旨在通过这些技 的创新应用 术推动人工智能在多个领域的应用和创新 投资者背景与市 作为由知名私募巨头幻方量化孕育而生的公司， DeepSeek 获得了强大的资金支持和行...

DeepSeek可以说是一个现象级的AI产品，根据“AI产品榜”网 站的数据，上线20天，DeepSeek日活跃用户数（DAU）超2000万，用户数达到 ChatGPT的40%（见图1-22）。

运用DeepSeek完成上述财务分析的提示词示例：2024年企业的净资产为80000万元，若2024年企业获高新技术认证，所得税率下降至15%，请计算净利润、净资产收益率（ROE）的增幅，并与当前25%税率场景对比，输出差异值及政策红利结论。

监督微调 学习 (2) 通用强化 （ SFT ） DeepSeek-V3-Base SFT 检查点 DeepSeek-R1 (1) 推理导向的 SFT 数据 强化学习 临时推理模型 推理数据 长链思维示例 图 A-6：推理导向的强化学习 具体分为两个步骤：...

图 1-4 高效长距离注意力网络（ ELAN ） 在 DeepSeek-V3 中，这两种技术的结合不仅提升了模型的性能，还显著 扩展了其在长文本生成、代码补全和数学推理等任务中的适用性。

图 2-5 中展示了传统辅助损失（ Aux-Loss-Based ）和无辅助损失（ Aux- Loss-Free ）两种负载均衡策略在 DeepSeek-V3 不同层级（第 9 层和第 18 层）中对专家负载分配的效果对比。

（ 3 ） invoke_api 方法负责通过 requests 库向 DeepSeek API 发送请求， 传递提示词（ Prompt ）并获取模型的响应。

监督微调 大规模推理导向的 （SFT） 强化学习（RL-1） 步数 步数 DeepSeek-V3-Base 推理SFT检查点 临时推理模型 冷启动推理数据 （几千条） 图 A-15：冷启动数据 冷启动 与 DeepSeek-R1-Zero 不同，为了避免基...

第二节 DeepSeek背后的团队与机构 一、缘起：幻方量化 DeepSeek的故事始于幻方量化（High-Flyer Capital），一家在量化投资领域颇具影响力的机构。

表 3.1 DeepSeek 本地私有化部署的总体拥有成本（ TCO ）构成 为应对本地私有化部署的算⼒瓶颈 ， 需要从算法优化、架构设计 与 能 源管理 三 ⽅⾯切⼊。

图 2-5 中展示了传统辅助损失（ Aux-Loss-Based ）和无辅助损失（ Aux- Loss-Free ）两种负载均衡策略在 DeepSeek-V3 不同层级（第 9 层和第 18 层）中对专家负载分配的效果对比。

通过 云 服务接口 （ API ） 接入 除了通过用户界面直接使用DeepSeek，对于开发者或者希望能够深度 定制、接入自身知识库的用户，深度求索提供了一个API开放平台。

（ 1 ）混合专家架构（ MoE ）优化： DeepSeek-V3 采用最新的 MoE 架 构，通过动态路由机制实现专家选择的高效性与准确性。

（3）多Token预测（MTP）策略：在训练过程中，DeepSeek-V3采用了多Token预测策略，即模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这一策略增加了训练信号的密度，提高了模型的学习效率，从而减少了所需的训练步骤和总体计算成本。

表1-4 效能地图 2）创新架构的强大力量 DeepSeek能在众多人工智能工具中脱颖而出，得益于创新技术架构，包括混合专家系统（MoE）架构、强化学习优化和多模态处理能力。

DeepSeek提供强大的模型微调技术，低资源微调（LoRA）、增量学习、梯度检查点机制和分布式训练框架相互配合，可为用户提供高效定制方案。

architecture and the optimized Multi-Head Attention (MLA) mechanism, DeepSeek-V2 achieves

algorithms have emerged including DeepSeek’s Multi-Headed Latent Attention (MLA).

DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。

DeepSeek-R1 通过因果 不 变性学习 （ Causal Invariance Learning ） 提取跨场景的稳定因果特征 ， 例如设备退化过程中的磨损 模式 与 负载波动的解耦表示 ， 使得模型在未⻅⼯况 下 仍能保持推理鲁 棒性。

腾讯云大数据2025 年度精选技术实践指南(上) 数智话 DeepSeek 启示录 - 非结构化数据的价值创造 DeepSeek 的成功验证了 嵌入表示（Embedding） 作为通用语义载体的可行性。

工作引擎 (Operation Engine) • 输入处理 • 执行流程 • 输出规范 如何使用DeepSeek制作可视化图表？

随着GPT系列、DeepSeek等大语言模型的迅速发展，智能体(AI Agent)技术加速普及，并被广泛认为是通向通用人工智能(AGI)的重要路径。