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DeepSeek 搞钱教程（0基础入门）
DeepSeek 搞钱教程（0基础入门）
人工智能专题报告：DeepSeek研究框架
DeepSeek引领全球AI创新，一定程度上也影响了全球AI格局，并提振了国内AI产业信心。我们看好由DeepSeek带来的AI产业、尤其是国内AI产业的发展机遇，包括AI应用、端侧AI、算力等三个方向。
DeepSeek行业应用与实践
日活数据：上线仅20天，日活用户数量突破2000万大关，日活增长速度超过ChatGPT。
下载数据：自1月26日首次登上苹果App Store全球下载排行榜榜首以来，在140个国家的苹果App Store下载排行榜中始终保持第一的位置；发布前18天内的下载量达到1600万次，几乎是同期ChatGPT下载量的两倍；印度市场贡献了所有平台下载量的15.6%。
云厂商接入：微软Azure、英伟达、阿里云、华为云、腾讯云、百度云等众多云厂商纷纷宣布上线R1，还推出“零代码”“超低价”等优惠活动。
DeepSeek使用教程蓝皮书从入门到进阶完整指南
在人工智能技术高速迭代的时代背景下，推理模型作为核心驱动力，持续重塑各行业的发展格局。杭州深度求索科技推出的新一代推理模型 DeepSeek-R1，凭借卓越的性能表现与创新性技术架构，在核心功能与竞争优势方面实现多维度的突破性进展，成为人工智能领域的重要成果。
DeepSeek+DeepResearch应用
概述：推理大模型建立在通用大模型基础之上，在推理框架上线之前，通用大模型直接回答。那现在就让他基于思维链，一步一步做好规划、调整、校对并完成输出。所以通用大模型和推理大模型它不是矛盾的存在。
简单来看，推理大模型和通用大模型功能不一，如果把AI模型比作工具包，DeepSeek把传统通用大模型比作一把瑞士军刀，功能多但不够锋利；推理大模型则像手术刀，专精切割但用途单一。
深度解读DeepSeek：原理与效应
生成式AI：使用生成式模型生成各类数据（语言、语音、图片、视频等）
o Attention：数据依存关系建模
o Transformer：数据生成的统一架构
o Scaling Laws：数据学习、生成的扩展法则
o RLHF：生成与人类价值对齐的数据
o o1/R1：生成式求解问题——生成问题求解的过程和答案（推理）
清华大学DeepSeek从入门到精通
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是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。
普通人如何抓住DeepSeek红利
在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确方向，成为社会与个人竞争力的关键。
DeepSeek专题报告：AI编程或为B端最先崛起的AI应用
AI 编程：重构代码编写的范式。AI 编程已经成为 AI 发展的一个重要的细分领域，正在逐步赋能编程工作的各个方面，包括代码自动补全、代码生成、测试验收等。根据《2024 年中国 AI 代码生成市场观测报告》，2023 年中国 AI 代码生成市场规模达到 65 亿元，随着规范化开发需求和中小型企业用户对辅助开发工具的需求增加，预计到 2028 年，中国 AI 代码生成市场规模预计将增长至 330亿元，年复合增长率达 38%。
DeepSeek十大关键问题解读
DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑。
Q1：DeepSeek对于算力的影响？——Jevons悖论：短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H100 GPU的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力需求有望持续增长。
Q2：文本与多模态对算力的需求差别？——多模态模型大规模应用，或将升级算力需求。Sora将大模型训练数据从大规模的文本/图像，发展到视频数据，提升了新的维度，这或将数倍提升算力需求。
DeepSeek模型本地部署与应用构建
DeepSeek R1 推理模型具备强大的推理能力，能够准确理解并回应复杂的对话场景，支持多轮对话，确保用户体验的连贯性和高效性。
DeepSeek将如何改变AI应用？
从kimi（月之暗面）到智谱，从豆包（字节）到DeepSeek，中国基础大模型一直处于快速演进之中，演进的主旋律则体现为性能提升和成本降低，与计算机历史上PC、互联网的发展逻辑类似。我们总结了以下三个关键词：
关键词1：低成本。与暴力美学的大模型相对应的就是高成本，动则数百上千万元的成本投入在很大程度上制约了下游需求的释放，在中国当前的宏观环境下这种挑战更为明显。DeepSeek带来的成本指数级下降，将会大大加速AI应用的落地进程。
关键词2：开源。伴随闭源基础大模型能力不断提升之后，是否会向上侵蚀应用市场成为了市场的一种担忧。而开源体系大大降低这种可能：1）开源体系需要生态繁荣，基模厂商与应用厂商是合作关系；2）对于应用厂商而言，开源大模型的可获得性、可把握性更强，更容易基于此构建自己的垂直模型和能力。
