deepseek核心资讯

DeepSeek核心：零基础也能轻松上手

在过去，设计直播话术往往像是一场盲目的探索，主播们如同在黑暗中摸索，仅凭直觉猜测观众的喜好。然而，这一切在DeepSeek的介入下发生了翻天覆地的变化。它宛如一位精通数据的侦探，通过对用户画像的深入剖析，能够精确地描绘出目标用户的轮廓，包括他们的年龄层次、兴趣

DeepSeek 坚定开源路线，密集更新 MoE、推理、多模态模型。近期，DeepSeek 连续发布并开源多个大模型，其低成本、高性能的特性迅速引发全球用户的关注。其中，2024 年 12 月 26 日发布的 DeepSeek-V3 为 671B 参数的自研

DeepSeek-R1模型发布，具有高性能、低算力需求的特性，带动小模型推理能力的提升，引发全球开发者及用户关注。R1作为开源模型性能接近头部闭源模型o1，一定程度上已经反映了AI平权，同时纯强化学习对推理能力的提升带来RL范式泛化可能，预计后续基模的持续迭代

MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力机制）是DeepSeek提出的一种改进型注意力机制，主要对传统Transformer中的多头注意力机制（MHA）进行了优化，具有以下特点：

祝贺DeepSeek开发出o1级推理模型！他们的研究论文证明，他们独立发现了一些我们在实现o1过程中所提出的核心思想。然而，我认为外界的反应有些被夸大，特别是在成本方面的叙述。我们将继续提升模型以更低的成本提供服务的能力。