做为国产AI工具的DeepSeek最近在WX、DY上火出圈了，时代变了，AI时代已经来临。
造成这种现象的原因大概有几点：
DeepSeek提供了电脑、APP上的对话窗口，注册账户后就能使用。
DeepSeek不是最早的人工智能对话平台，早期的平台在沟通上，还存在很多机器形态，不太像人的思维。
DeepSeek明显的跟人类的思维比较接近，对话起来很流畅。
任何厉害的开发人员对抵抗不了开源的魅力。风口上的系统，开源后无疑是一个重磅炸弹，炸开花了。
以前GTP4火在国外，但是老美的东西总是用着感觉差了点什么。 DeepSeek本土化的开发公司，大家都爱。
综上所述，DeepSeek作为一款先进的AI大模型，具有高效检索、智能推荐、自动生成摘要、多语言支持和数据分析等优点，但在数据质量依赖、知识更新滞后、后训练能力和计算资源方面存在一定的局限性。
DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索（DeepSeek Inc.）自主研发的通用大语言模型体系，其研发始于2023年，致力于突破认知智能的边界。DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵，在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。
目前已衍生出DeepSeek-R1、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3等8个版本，广泛应用于智能客服、教育辅助、金融分析等垂直领域。
DeepSeek在模型优化中创造性应用了渐进式分层蒸馏技术（Progressive Hierarchical Distillation），该技术突破传统单阶段蒸馏模式，构建三级蒸馏体系。
1. 依赖数据质量：DeepSeek的输出质量依赖于输入数据的准确性和完整性，若数据有误，结果可能不准确。
2. 知识更新滞后：存在知识更新滞后性和动态学习能力不足的问题，无法通过单次对话主动更新知识库，需依赖后台系统级迭代。
3. 后训练能力不足：国内包括DeepSeek，依然没有自成体系的后训练大法，整得非常凌乱，非常拼凑，非常平庸。
4. 计算资源限制：虽然DeepSeek-R1在推理效率上表现出色，但作为一个34B参数模型，其计算资源仍有限，可能无法完全满足所有复杂对话的需求。
5、调用卡顿：估计是使用人数比较高，算力不足导致的。
人无完人，金无足赤，AI工具也无完美的，我们要包容她的不完美。
1. 高效检索：DeepSeek能够快速从海量文献中提取相关信息，节省大量查找资料的时间。
2. 智能推荐：根据研究主题，DeepSeek能推荐相关文献、研究方向和参考资料，帮助拓展思路。
3. 自动生成摘要：对于长篇文献，DeepSeek可以自动生成简洁的摘要，便于快速理解核心内容。
4. 多语言支持：DeepSeek支持多种语言，适合跨语言研究，方便查阅非母语文献。
5. 数据分析：提供数据可视化功能，帮助更好地分析研究数据，生成图表。
6. 低成本、高性能：DeepSeek以其低成本、高性能的大语言模型（LLM）技术迅速崛起。
7. 便捷的信息获取：DeepSeek能够快速检索和整合大量信息，帮助普通人轻松获取所需的知识和数据，节省查找信息的时间。
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