bethash 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！
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deepseek真有那么牛吗
从市场环境看，上半年受DeepSeek火爆、贸易战等偶发因素影响，全球资本市场波动大。不过进入下半年，不确定性风险逐步缓解，如中美经贸谈判进入稳定期，出口前景改善，房地产和地方政府债务风险进入实质化解阶段。政策层面利好较多。中美宏观政策下半年或“同频共振”，美联储若降息，定价中枢有望抬升。
DeepSeek和豆包在功能定位、应用场景和技术特点上存在明显区别。DeepSeek主要面向专业领域，如学术研究和软件开发，提供深度搜索和精准推理能力。它以其高效的搜索算法和强大的数据整合能力，帮助用户快速准确地定位到所需信息。此外，DeepSeek还具有联网搜索功能，可以获取最新资讯。
首先，从基础能力上看，DeepSeek是一个专注于语言处理的大模型，而豆包则是一个多模态大模型，涵盖了语言、图片、音频、视频等多种模态的处理能力。这使得豆包在应用场景上具有更广泛的适应性。其次，两者在算力需求上也有所不同。DeepSeek通过优化算法降低算力需求，更注重合作与生态的发展。
极空间私有云自带的AI助手真的很贴心，主要能解决NAS的使用问题，比如你想知道极空间的一些功能或者设备的操作、或者一些基础的使用问题，你直接问他就好了，它有极空间的知识库，回答的挺准确的。
deepseek在自动驾驶中有何优势
光追性能：开启光追更吃显存，RX 9060 XT 16GB在《看门狗：军团》光追全开的帧数比RTX 5060 Ti 8GB高出2倍多，在另外2个游戏的2K分辨率下帧数也更有优势。同时，RX 9060 XT 8GB显存不够用时的帧数稳定性更高，性能衰减低于RTX 5060 Ti。
之前被认为是卡点的AI运算能力，也被DeepSeek攻克了，只用三十分之一的成本，就超越了OpenAI最新的大模型。这家新兴公司的开源模型大幅降低车企的AI开发门槛，让智能座舱、自动驾驶的场景泛化能力急剧提升。不只是汽车行业，而是整个科技行业都在努力，打破封锁。只有自身强大了，才能真正做到可进可退。
吉利星睿AI大模型中的AI Drive大模型，具备强大场景生成与规划能力，能够根据雨雪等不同天气光照条件、道路结构、拥堵路况、立体车库和不常见的交通目标，构建出真实驾驶中难得一遇的极端驾驶场景。基于真实的驾驶视频数据去优化阶跃Step-Video-T2V，可以将它变成一个自动驾驶数据合成器。
这样的例子数不胜数，就问DeepSeek一个问题，车企高管在自动驾驶上如何误导消费者？ DeepSeek近年来，随着智能驾驶（自动驾驶）技术的快速发展，部分车企高管的言论和营销策略因夸大技术能力或模糊责任边界而引发争议，甚至导致消费者对自动驾驶的实际能力产生误解。
DeepSeek在人工智能领域取得了多方面成就，具体如下：大语言模型方面：成本与效率优势：仅依赖较少计算资源和硬件支持，其经济高效版DeepSeek - R1推理模型比肩GPT - 4o等国际先进大语言模型，短时间内在全球140个市场下载量排名第一。
相比之下，百度则提供更为广泛的互联网服务，其中搜索引擎是其核心业务。百度基于搜索引擎技术，发展出了语音、图像、知识图谱、自然语言处理等多种人工智能技术，并在深度学习、自动驾驶、AI芯片等领域进行前沿投资。百度大脑作为其AI能力的集大成者，已对外开放了270多项AI能力。
deepseek基础信息
1、DeepSeek是一系列基础模型DeepSeek编码能力的统称DeepSeek编码能力，孩子使用DeepSeek需满足一定条件。年龄与认知基础DeepSeek编码能力：不同年龄段孩子对知识理解和运用能力有差异。年龄稍大、具备一定知识基础和逻辑思维能力DeepSeek编码能力的孩子，能更好理解和利用DeepSeek提供的信息。比如中学生，在学习数理化等科目时，可借助它深入探究知识。
2、DeepSeek-Multimodal：针对包含多种类型数据（如文本、图像、音频等）的复杂场景，DeepSeek提供DeepSeek编码能力了多模态检测模型。该模型能够同时处理多种类型的数据，并融合它们的信息以进行更全面的异常检测。时间序列检测模型：DeepSeek-TimeSeries：专门用于处理时间序列数据的异常检测模型。
3、DeepSeek和豆包在功能定位、应用场景和技术特点上存在明显区别。DeepSeek主要面向专业领域，如学术研究和软件开发，提供深度搜索和精准推理能力。它以其高效的搜索算法和强大的数据整合能力，帮助用户快速准确地定位到所需信息。此外，DeepSeek还具有联网搜索功能，可以获取最新资讯。
4、DeepSeek模型的原理主要基于Transformer架构和深度学习技术。DeepSeek是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的，它利用Transformer架构来捕捉序列中的长距离依赖关系，从而更好地理解和处理自然语言。Transformer架构通过自注意力机制，使得模型能够同时关注输入序列中的所有词，捕捉上下文信息。
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