多国研究deepseek（国外研究者）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、代码安全新挑战!LLM4Decompile反编译大模型引发热议
• 2、deepseek与kimi哪个更值得入手
• 3、“当代”,“现代”,和“近代”该如何区分?
• 4、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

代码安全新挑战!LLM4Decompile反编译大模型引发热议

LLM4Decompile不仅为开源社区带来了首个反编译大语言模型，也提出了技术进步带来的新挑战。研究显示，GPT4已具备反编译简单代码的能力，而LLM4Decompile在此基础上更进一步，反编译准确率比GPT4提升了50%，为程序代码安全带来巨大威胁。

deepseek与kimi哪个更值得入手

1、学情分析方面，DeepSeek能帮助教师分析学生的阶段成绩，给出教学调整建议和差异化教学设计。通过输入学生的成绩数据，DeepSeek可以生成详细的质量分析报告，包括学生的优劣势、进步情况和后续学习建议，有助于教师更好地了解学生并制定个性化的教学方案。

2、现在流行的AI工具包括但不限于DeepSeek、Kimi、亿图AI、文心一言、豆包、秘塔AI、有道翻译AI、讯飞星火、稿定设计和通义千问等。这些AI工具各有特色和用途。例如，DeepSeek是一个AI对话助手，支持自然语言理解和生成，能进行文件上传和准确流畅的翻译。

3、DeepSeek可以为教师提供多方面的帮助，包括备课、制作课件、分析学生成绩、记录会议内容等。首先，在备课过程中，教师可以利用DeepSeek快速生成详细、精准的教案和大纲。只需输入课程主题、大致框架和学习目标，DeepSeek就能提供相应的教学内容建议和设计。

4、DeepSeek的移动应用分发商是天娱数科。天娱数科作为DeepSeek的移动应用分发服务商，其旗下移动应用分发平台不仅为DeepSeek提供投放服务，还为其他头部AI产品如豆包、Kimi、智谱清言、文心一言、星野等提供服务。

5、这样可以激活DeepSeek的特定模式，有助于突破联网限制，并提高响应速度。双引擎驱动搜索： 利用其他工具如Kimi和豆包进行数据采矿。先让DeepSeek生成核心检索词，然后在Kimi和豆包中分别进行有针对性的搜索。这种方法可以帮助你更高效地抓取有效数据。

6、如果DeepSeek输出了Mermaid格式的思维导图代码，你可以将其复制到在线转换工具中，如Mermaid在线转换网站，将其转换为可视化的思维导图。这将有助于你更好地理解和组织PPT的内容。最后，你可以将DeepSeek生成的PPT大纲复制到AI生成PPT的工具中，如讯飞智文或Kimi+的PPT助手。

“当代”,“现代”,和“近代”该如何区分?

1、概念区分 “当代”指的是当前所处的时代，指的是我们现在所生活的这个时代。 “现代”一词在历史学上通常指的是无产阶级取得社会主义革命胜利后的时代，也就是现代社会主义时代。 “近代”在历史学上通常指的是资本主义时代，是指从工业革命到俄国十月革命这段时间。

2、概念区分 “当代”指的是当前所处的时代，指代人们自身所经历的现实时期。 “现代”在历史学上通常指社会主义革命取得胜利的时代，即指现代社会。 “近代”在历史学上指资本主义时代，是一个历史时期的称呼。时间划分 “当代”时间范围是从1949年10月1日至今。

3、中国文学的时代划分中，近代指的是1840年至1919年之间。 现代则是指从1919年至1949年这一时期。 当代则涵盖了1949年至今的时间段。 在历史的领域内，近代指的是从1840年的中英鸦片战争开始，至1919年的五四运动结束这段时间。

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

DeepSeek目前不太可能完全取代百度，但它的确对百度造成了冲击，未来搜索引擎市场可能呈现二者共存的局面。DeepSeek具有明显优势，比如它是基于MoE架构的AI原生搜索引擎，拥有千亿级参数模型。在某些性能测试中，DeepSeek的表现也超过了百度，如在中文长文本理解测试中，其意图识别准确率较百度提高了27%。

DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构，提高了效率和经济性，支持完全开源和商用。DeepSeek-Coder-V2支持更大的上下文窗口和多种编程语言，适合复杂编码挑战。

DeepSeek通过一系列技术创新和优化策略，自行解决了算力问题。DeepSeek在模型训练阶段采用了多项技术来降低算力需求和提高效率。例如，它沿用了前代的MLA（多头潜在注意力机制）和自研的DeepSeek MOE架构。MLA架构能够降低推理过程中的KV缓存开销，而MOE架构则通过动态选择并激活部分专家来降低计算开销。

DeepSeek在代码生成和数学推理方面表现出众，适合开发者和科研人员进行编程辅助和学术研究。其强大的代码和数学能力，使得它在自然语言处理相关的专业场景中，如编程、数据分析领域，能高效解决专业技术问题。

该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。 研究团队构建了由1T token组成的高质量、多源预训练语料库，数据量特别是中文数据量更大，数据质量更高。