deepseek大合集，百度链接:https://pan.baidu.com/s/10EqPTg0dTat1UT6I-OlFtg?pwd=w896 提取码:w896
一篇文章带你全面了解deep seek
目录
一、deep seek是什么
DeepSeek-R1开源推理模型，具有以下特点：
技术优势：
市场定位：
DeepSeek能够做什么
基础功能：
高级功能：
专业能力体系：
推理模型和非推理模型
快思慢想
关键原则与避免误区
需求类型与表达公式
一、deep seek是什么
deep seek是中国专注通用人工智能（AGI）的科技公司开发的
DeepSeek-R1开源推理模型，具有以下特点：
1、擅长处理复杂任务
2、可免费商用
3、性能对齐OpenAI GPT-4正式版
技术优势：
1、后训练阶段大规模使用强化学习技术
2、在极少标注数据情况下显著提升推理能力
3、在数学、代码、自然语言推理等任务表现突出
市场定位：
1、降低高质量AI使用门槛
2、支持网页端和手机APP免费使用
3、开源属性支持自由使用、修改和本地化部署
DeepSeek能够做什么
基础功能：
1、智能对话
2、文本生成
3、语义理解
4、计算推理
5、代码生成与补全
高级功能：
1、联网搜索
2、深度思考模式
3、文件上传与文字识别
专业能力体系：
1、知识处理：通用问答、专业领域问答、图谱推理
2、自然语言处理：文本分析、实体识别、故事创作
3、交互能力：上下文理解、多轮对话、任务执行
4、方案规划：数据可视化、流程优化、个性化推荐
推理模型和非推理模型
定义区别：
推理模型：在传统大语言模型基础上强化推理、逻辑分析和决策能力，采用强化学习、神经符号推理等技术（如DeepSeek-R1、GPT-o3）
非推理模型：侧重语言生成和自然语言处理，通过文本数据训练掌握语言规律（如GPT-3、GPT-4、BERT）
性能本质：
推理模型：专精逻辑密度高的任务（数学推导、代码生成）
通用模型：擅长多样性任务（创意写作、多轮对话）
强弱判断：
推理模型仅在训练目标领域显著优于通用模型
通用模型需依赖提示语补偿能力完成专项任务
快思慢想
快思慢想的定义与特点
核心区分：CoT链式思维将大模型分为概率预测（快速反应）和链式推理（慢速思考）两类
演化过程：AI从"模仿者"发展为"思考者"的认知升级
概率预测模型与链式推理模型
运算原理：
概率预测：基于大数据训练快速预测答案（如ChatGPT 4o）
链式推理：通过思维链逐步推导答案（如OpenAI o1）
能力差异：
决策能力：慢速思考模型具备实时自主决策能力
创造力：快速反应模型限于模式识别，慢速思考模型能生成新方案
伦理问题：慢速思考模型会引发自主性控制的伦理讨论
关键原则与避免误区
模型选择原则：
数学/逻辑任务优先选择推理模型
开放式对话/指令性任务选择通用模型
提示语设计：
推理模型：采用"要什么直接说"的简洁指令
通用模型：需要结构化、补偿性引导（"缺什么补什么"）
实践要点：
推理模型已内化推理逻辑，无需逐步指导
过度拆解步骤反而会限制推理模型的自主推理能力
通用模型需要补充背景材料等补偿性引导
需求类型与表达公式
-
- 决策需求:
- 公式: 目标+选项+评估标准
- 推理模型策略: 要求逻辑推演和量化分析
- 通用模型策略: 直接建议，依赖模型经验归纳
- 分析需求:
- 公式: 问题+数据/信息+分析方法
- 推理模型策略: 触发因果链推导与假设验证
- 通用模型策略: 表层总结或分类
- 创造性需求:
- 公式: 主题+风格/约束+创新方向
- 推理模型策略: 结合逻辑框架生成结构化创意
- 通用模型策略: 自由发散，依赖示例引导
- 验证需求:
- 公式: 结论/方案+验证方法+风险点
- 推理模型策略: 自主设计验证路径并排查矛盾
- 通用模型策略: 简单确认，缺乏深度推演
- 执行需求:
- 公式: 任务+步骤约束+输出格式
- 推理模型策略: 自主优化步骤，兼顾效率与正确性
- 通用模型策略: 严格按指令执行，无自主优化
- 决策需求:
